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DEINE MISSION & HERAUSFORDERUNGEN - Menschliches Verhalten modellieren: Verwandle multimodale, am Körper getragene Daten in Repräsentationen, aus denen ein Roboter lernen kann. - Zwei Körper verbinden: Löse Cross-Embodiment-Transfer-Herausforderungen und übersetze menschliche Bewegungen und Interaktionen in Action Spaces, die ein Roboter mit einem völlig anderen Körperbau nutzen kann. - Foundation Models bauen, die handeln: Entwirf Pretraining- und Fine-Tuning-Strategien für robotische Foundation Models. - Den Beweis liefern: Baue die Benchmarks, die Modelle, die nur imitieren, von Modellen unterscheiden, die generalisieren. - Die nächste Datenerfassung mitgestalten: Verwandle blinde Flecken der Modelle in präzise, konkrete Anforderungen für Data-Capturing-Devices. - Cross-funktionale Zusammenarbeit: Arbeite Schulter an Schulter mit Hardware- und Systems-Engineering-Teams, während du dich klar auf die Daten- und KI-Seite fokussierst. WAS DU MITBRINGST - Master- oder PhD-Abschluss in Computer Science, Machine Learning, Robotik oder vergleichbar. - Echte, praktische Erfahrung mit multimodalen Foundation Models (VLA, Video-Action oder Vergleichbares). - Erfahrung mit Cross-Embodiment-Transfer und RL-basiertem Retargeting. - Tiefes Verständnis von Low-Level Robotics Control. - Fundierte Kenntnisse in Imitation Learning, Representation Learning und Self-Supervised Learning über verschiedene Sensor-Modalitäten hinweg. - Sicherer Umgang mit modernen Machine-Learning-Frameworks und großskaliger Trainingsinfrastruktur. - Kommunikationsstärke, die dir den mühelosen Wechsel zwischen Researchern, Engineers und Hardware-Teams ermöglicht. - Fließendes Englisch, Deutsch von Vorteil.