Neura Robotics
Group Lead AI Engineering - NEURAGym (Mensch)
Employment
Full-timeFrom the employer
FullTime
Level
LeadTeam
AI / AICountry assessment
Not doable from Austria because the employer's own board marks it as not remote.
Our assessment is guidance. Confirm arrangements with the employer.
Skills mentioned in this posting
Job description
Deine Mission & Herausforderungen
Stelle ein leistungsstarkes Team von Application Engineers für Robotic Foundation Models ein, fördere und entwickle es weiter
Übernimm die technische Leitung und fungiere als Eskalationsstelle für NeuraGym-Nutzer: Bewerte die Machbarkeit, wähle Algorithmen aus und plane die Datenerhebung
Verantworte das Onboarding von Nutzern in die vollständige NeuraGym-Pipeline: Teleoperation, Annotation, Training, Simulation, Deployment und Validierung
Arbeite eng mit Robotics Engineers vor Ort während der Datenerfassung und Experimente zusammen, um gewünschtes Verhalten und Sicherheitsstandards sicherzustellen
Greife hands-on ein, wenn das Team auf kritische Blocker stößt: Prüfe Trainingsskripte, identifiziere Datenprobleme und hilf bei der Reproduktion von Modellfehlern
Diene als Schnittstelle zu unseren Cloud- und KI-Teams und fördere die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Abstimmung
Bündele Erkenntnisse aus allen Projekten und speise sie in die NeuraGym-Produkt-Roadmap sowie in die zentrale KI-Roadmap von Neura ein
Definiere und verfolge Team-KPIs (Skill-Erfolgsrate, Zeit bis zur validierten Fähigkeit, Dateneffizienz)
Was wir uns wünschen
Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet
Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung im Machine Learning in der Robotik — starke Kenntnisse in mindestens zwei der folgenden Bereiche: visuell gestützte Manipulation, Reinforcement-/Imitationslernen oder multimodale Foundation Models
Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Personalführung oder formeller technischer Leitung (z. B. Tech Lead, Staff Engineer oder Team Lead mit direkter Führungsverantwortung)
Sehr gute Python-Kenntnisse (C++ von Vorteil); praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow
Sicher im Umgang mit realer Roboterhardware und zugehöriger Middleware
Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) sowie Robotik-Simulationstools (z. B. IsaacSim, MuJoCo) von Vorteil
Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Robotikprojekte über mehrere Monate mit messbaren Ergebnissen umzusetzen
Klare Kommunikationsfähigkeit mit der Kompetenz, zwischen Forschern, Ingenieuren und Endanwendern zu vermitteln; gute Englisch- und Deutschkenntnisse (B2–C1)