Why This Role Stands Out
This role offers a unique opportunity to shape the future of AI-driven robotics by building the synthetic worlds where robots learn and interact, fostering significant skill development in cutting-edge simulation and data generation. You'll thrive here if you are passionate about 3D scene simulation, domain randomization, and developing robust world action models for complex robotic applications. Apply to join a pioneering team at Neura Robotics and contribute to groundbreaking advancements in human-robot collaboration.
Quick Overview
Job Description
Deine Mission & Herausforderungen
Du wirst Teil unseres AI/Perception-Teams und gestaltest die synthetischen Welten mit, in denen unsere Roboter lernen, bevor sie in die reale Welt kommen. Du bist verantwortlich für den Aufbau skalierbarer Simulations- und Datengenerierungs-Pipelines sowie für die Entwicklung von World Action Models, die humanoiden und kollaborativen Robotern ermöglichen, komplexe Szenen zu verstehen, vorherzusagen und in ihnen zu handeln.
Scene Simulation: Konzeption und Erstellung generierter 3D-Szenen aus Real-World-Aufnahmen zum Training und zur Validierung von Perception- und Policy-Modellen — von der Asset-Komposition und physikalisch korrekten Materialien bis zur dynamischen Population mit Menschen und Objekten.
Domain Randomization: Entwicklung systematischer Randomisierungsstrategien (Beleuchtung, Texturen, Physik, Sensorrauschen, Kamerapositionen), um die Sim-to-Real-Lücke zu schließen und eine robuste Generalisierung auf reale Robotereinsätze sicherzustellen.
3D Inpainting & Scene Editing: Entwicklung von Methoden zum konsistenten Hinzufügen, Entfernen und Verändern von Objekten in 3D-Szenen und Point Clouds — für Data Augmentation, Occlusion Handling und Scene Manipulation zur Laufzeit.
Simulation & Validierung: Einsatz moderner Simulationsumgebungen (z. B. Isaac Sim, Gazebo, Unreal/Unity) und Validierung an realen humanoiden und kollaborativen Robotern — stets mit Fokus auf Sicherheit und Robustheit.
World Action Models: Design und Fine-Tuning generativer World Models, die Szenendynamik, Objektinteraktionen und die Konsequenzen von Roboteraktionen vorhersagen — als Grundlage für modellbasiertes Planning und Policy Learning.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit den Teams AI, Perception, Control und Manipulation: Anforderungen definieren, Sensormodelle integrieren, Diagnosetools entwickeln, Dokumentation erstellen und CI/CD-Prozesse unterstützen.
Was du mitbringst
Exzellenter Master- oder PhD-Abschluss in Computer Science, Physik, Robotik, Computer Graphics oder einem verwandten Feld
3+ Jahre relevante Erfahrung in mindestens einem der Kernbereiche: Scene Simulation/Compositing, Synthetic Data Generation, 3D Vision oder 3D Augmentation
Starke Programmierkenntnisse in Python oder modernem C++; Erfahrung mit CUDA von Vorteil
Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, TensorFlow) und generativen Modellen (Diffusion Models, NeRFs, Gaussian Splatting, transformerbasierte World Models)
Fundierte Kenntnisse in Computer Graphics, 3D-Geometrie und Simulation: Rendering-Pipelines, physikalische Simulation, Procedural Generation sowie Erfahrung mit Simulationsumgebungen wie Isaac Sim, Gazebo, Unreal oder Unity
Erfahrung mit Synthetic Data Generation von Vorteil
Erfahrung mit Sim-to-Real Transfer und Deployment auf Robotics-Hardware (z. B. NVIDIA Jetson) von Vorteil
Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team zu arbeiten
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
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