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AI & Machine LearningAbgelaufen

Senior Machine Learning Engineer – Robotics (Tech Lead)

🏛 Ausgeschrieben von Thryve Consulting GmbH

Machine Learning Deep Learning Applied AI Robotics Robot Manipulation Industrial Robotics Reinforcement Learning Dynamics Modelling Control Systems C++Python Software Engineering

Festanstellung📍 Berlin 🎓 Senior 🏭 Fertigung 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Machine Learning Engineer mit Schwerpunkt Robotik für eine führende europäische Robotics-Software-Firma. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, um an der Schnittstelle von Robotik, künstlicher Intelligenz und Softwareentwicklung zu arbeiten.

In dieser Rolle werden Sie die technische Leitung einer neuen Machine-Learning-Initiative übernehmen, die sich auf die Modellierung und Vorhersage des Verhaltens von Industrierobotern konzentriert. Sie transformieren Forschungsideen in skalierbare Systeme, die in Live-Produktionsumgebungen eingesetzt werden. Dies ist eine echte Greenfield-Gelegenheit ohne Legacy-Systeme – nur komplexe technische Herausforderungen mit direktem Praxisbezug.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen für Roboterdynamiken, den Aufbau intelligenter Systeme, die von echten Roboterbewegungsdaten lernen, sowie die Anwendung von Reinforcement Learning, Learning from Demonstration und System Identification. Sie gestalten die ML-Infrastruktur und leiten die technische Richtung innerhalb eines hochperformanten Engineering-Teams.

Wir suchen Kandidaten mit Erfahrung in Machine Learning, Deep Learning oder Applied AI, idealerweise mit Robotik-Hintergrund (Robotermanipulation oder Industrieroboter). Kenntnisse in Reinforcement Learning, Dynamik-Modellierung oder Regelungstechnik sind von Vorteil. Starke Softwareentwicklungsfähigkeiten in C++ und/oder Python sind erforderlich. Forschungserfahrung (Publikationen oder bedeutende technische Projekte) ist ein Plus.

Wir interessieren uns für neugierige, technisch exzellente Menschen, die begeistert sind, bisher ungelöste Probleme zu bewältigen und Forschung in Produktionssoftware umzuwandeln. Ob Sie Ihre Expertise durch Akademie, Industrie oder eine Kombination aus beiden aufgebaut haben – wir möchten von Ihnen hören.

Vertragstyp: Unbefristet

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Skills erklärt

Machine Learning: Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Deep Learning: Teilbereich des Machine Learning, der künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten nutzt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen.
Applied AI: Praktische Anwendung von Künstlicher Intelligenz in realen Geschäftsprozessen und Produkten, um konkrete Probleme zu lösen oder Abläufe zu automatisieren.
Robotics: Fachgebiet für Entwicklung, Programmierung und Einsatz von Robotern zur Automatisierung von Aufgaben in Industrie, Logistik oder anderen Bereichen.
Robot Manipulation: Fähigkeit zur Programmierung und Steuerung von Roboterarmen und -systemen für Greif-, Bewegungs- und Bearbeitungsaufgaben; wird in Automatisierung, Fertigung und Montage eingesetzt.
industrial robotics: Einsatz von automatisierten Robotersystemen in der Fertigung und Produktion zur Ausführung repetitiver oder gefährlicher Aufgaben.
Reinforcement Learning: Machine-Learning-Methode, bei der ein Algorithmus durch Belohnung und Bestrafung lernt, optimale Entscheidungen in einer Umgebung zu treffen.
Dynamics Modelling: Erstellung von mathematischen oder computergestützten Modellen zur Simulation und Analyse von dynamischen Prozessen und Systemen.
Control Systems: Technische Systeme zur automatischen Überwachung und Steuerung von Prozessen oder Anlagen.
C: Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Software Engineering: Systematische Disziplin zur Planung, Entwicklung, Prüfung und Wartung von Softwareprodukten; umfasst Methoden, Prozesse und Best Practices der Softwareentwicklung.

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