Robot Learning Engineer, Human Motion Data (m/f/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер по обучению роботов в EASE — компании, создающей активные AI-экзоскелеты и человекоподобного робота. Задача — превращать данные о движении человека из реальных складов в навыки, которые робот может выполнять.

Задачи

• Переносить человеческую моторику на кинематику человекоподобного робота и сокращать embodiment gap
• Обучать политики манипуляции и whole-body с помощью imitation и reinforcement learning
• Оценивать результаты в Isaac Lab или MuJoCo и на собственном человекоподобном роботе, измерять ценность данных
• Определять потребности обучения в данных и помогать строить инфраструктуру обучения, включая GPU-вычисления
• Превращать новые исследования по robot foundation models и VLA в прототипы

Требования

• Магистратура или PhD в робототехнике, CS, ML или смежной области с практическим опытом в индустрии или исследованиях
• Опыт imitation или reinforcement learning на реальных роботах (например, Diffusion Policy, ACT, PPO)
• Уверенный Python и PyTorch; C++ будет плюсом
• Физическая симуляция и sim-to-real transfer
• Твёрдые знания кинематики, динамики и управления
• Наличие действующего разрешения на работу в ЕС

Условия

• Уникальные данные, которых почти ни у кого нет, из продукта в серийном развёртывании
• Собственный человекоподобный робот и возможность строить Physical AI с нуля
• Конкурентная зарплата плюс виртуальные опционы (VSOP)
• Гибкий график, гибридный формат в Мюнхене, компенсация мобильности
• Бюджет на конференции и дополнительное обучение

Навыки

• Python
• PyTorch
• C++
• Isaac Lab
• MuJoCo
• imitation learning
• reinforcement learning
• Diffusion Policy
• ACT
• PPO
• sim-to-real
• kinematics
• dynamics
• control
• robot foundation models
• VLA