Master- oder PhD-Abschluss in Robotik, Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt auf Robotischer Manipulation oder Reinforcement Learning.
Praktische Erfahrung beim Training von Manipulations-Policies mittels Imitation Learning oder Deep Reinforcement Learning auf realen Roboterarmen oder hochgeschickten Roboterhänden.
Tiefgehende Kenntnisse in GPU-beschleunigten Simulationsumgebungen wie Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo oder vergleichbaren Frameworks, einschließlich der Entwicklung eigener Simulationsumgebungen und Assets.
Sehr gute Kenntnisse in PyTorch sowie Erfahrung mit Robot-Learning-Frameworks wie:
Stable-Baselines3
Ray RLlib
LeRobot
Fundiertes Verständnis von:
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C++.
Erfahrung mit sauberem, reproduzierbarem Software-Engineering sowie dem Einsatz von Git und Docker.
