Über Festo
Festo begeistert weltweit mit innovativen Lösungen für die industrielle Automatisierung. Als unabhängiges Familienunternehmen mit über 20.000 Mitarbeitenden bieten wir die Möglichkeit, mutig voranzugehen, Ideen zu verwirklichen und Verantwortung zu übernehmen.
Über die Position
Sie sind Teil unseres Forschungsteams und entwickeln KI-Systeme, die in der physischen Welt operieren. Sie arbeiten an Problemen an der Schnittstelle von Machine Learning, Robotik und industrieller Automatisierung – dort, wo die Lücke zwischen Simulation und Realität die größte Herausforderung darstellt.
Aufgaben
- Entwicklung und produktionsnahes Deployment von KI-Systemen für physische Manipulations- und Automatisierungsaufgaben
- Entwurf und Training von Machine Learning und Reinforcement Learning Architekturen für kontaktreiche, hochdimensionale Systeme
- Aufbau und Betrieb von Simulations- und Trainingspipelines mit GPU-beschleunigter Physiksimulation
- Übertragung von KI-Modellen aus der Simulation auf reale Hardware (Sim-to-Real) sowie Validierung im industriellen Umfeld
- Entwicklung skalierbarer Infrastruktur für parallele Simulationen, automatisierte Evaluationspipelines und MLOps-Tooling
- Veröffentlichung von Ergebnissen auf Fachkonferenzen
- Enge Zusammenarbeit mit Teams für Mechanik, Aktorik und Systementwicklung
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Robotik, Mechatronik, Mathematik, Physik oder vergleichbarem Studiengang
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und produktionsnahen Nutzung von KI-/ML-Modellen
- Erfahrung mit komplexen Softwareprojekten inklusive GPU-beschleunigter Simulation und Hardwareintegration
- Sehr gute Kenntnisse in Python
- Fundierte Kenntnisse in Reinforcement Learning für kontinuierliche, hochdimensionale Aktionsräume
- Sicherer Umgang mit modernen ML-Frameworks wie PyTorch
- Erfahrung mit KI-Ansätzen für physische Systeme und 3D-Datenverarbeitung
- Sehr gute Englischkenntnisse und gute Kommunikationsfähigkeiten
Arbeitsstandort und Vertrag
Esslingen, Deutschland. Vollzeit oder Teilzeit (mindestens 28 Stunden pro Woche) möglich. Unbefristete Position.