Neura Robotics

Cognitive robots with perception, manipulation, collaboration

Physical AI Engineer

Applied Machine Learning +1Posted on Nov 3

Full-timeAachen, GermanyNo salary listed

About the Job

Requirements

Master’s degree or doctorate in Computer Science, Robotics, Electrical Engineering, or a comparable field.
Practical machine-learning experience in robotics, with strength in at least one of vision-based manipulation, reinforcement learning, imitation learning, or multimodal models.
Demonstrated experience fine-tuning large pretrained models for robotics or another domain, including parameter-efficient fine-tuning/LoRA, full fine-tunes, dataset curation, distillation, and evaluation.
Very good Python skills; C++ is advantageous. Practical experience with PyTorch or TensorFlow is required.
Demonstrated experience in customer-facing technical roles, such as solution engineering, field AI engineering, or technical consulting, including handling multiple customers in parallel.
Sound understanding of robot hardware, including actuators and joint modules, torque sensing and encoders, end effectors, sensor integration, calibration, electrical and fieldbus interfaces such as EtherCAT, and functional safety concepts.
Ability to communicate clearly and translate between researchers, engineers, and end users; good English and German proficiency at B2–C1 level.
Willingness to travel frequently to customers and NeuraGym sites, approximately 40–60%.

Responsibilities

Drive development of cognitive robotics applications using Physical AI and the NeuraGym platform, and own the results on customer robots.
Implement the NeuraGym pipeline for real-world robotics applications, from teleoperation and data annotation through training and simulation to deployment and validation.
Deploy policies from checkpoints into real-time closed-loop control, using distillation, quantization, action chunking, latency budgeting, and on-device or edge inference to meet customer timing and reliability requirements.
Serve as the central technical contact for customers adopting Physical AI, understand their applications, and support them from kickoff through handover.
Work hands-on with MAiRA, MiPA, LARA, and humanoid platforms alongside interdisciplinary engineering teams on end effectors and tool changers, sensor selection and installation, calibration, electrical and fieldbus interfaces, and robot-cell mechanics.
Enable customer champions to train their colleagues so customers can operate independently.
Onboard NeuraGym users, review training pipelines and scripts, identify data-quality issues, analyze model behavior, and resolve persistent blockers on site.
Coordinate between cloud and AI teams to support collaboration, technical alignment, and cross-functional problem solving.
Build evaluation harnesses, success-rate benchmarks, and regression tests to assess policy readiness for handover and reveal failure modes before customers encounter them.
Translate field experience and customer insights into concrete feedback for the NeuraGym product roadmap and NEURA Core AI roadmap.

Desired Qualifications

Knowledge of the open VLA and policy-learning ecosystem, such as π0/π0.5, OpenVLA, LeRobot, and Diffusion Policies.
C++ experience.

Deine Mission & Herausforderungen

Verantwortung für das Ergebnis am Roboter: Du treibst die Entwicklung kognitiver Robotik-Anwendungen mit Physical AI und der NeuraGym-Plattform voran. Du verantwortest das Ergebnis auf dem Roboter beim Kunden, nicht nur das Modell im Repo.
Training & Fine-Tuning modernster Modelle: Du machst aus Foundation Models produktionsreife Roboterintelligenz. Dafür setzt du die komplette NeuraGym-Pipeline um, von Teleoperation und Datenannotation über Training und Simulation bis zu Deployment und Validierung, jeweils zugeschnitten auf reale Robotik-Anwendungen.
Modelle performant auf den Roboter bringen: Du bringst Policies vom Checkpoint in die Echtzeit-Regelung im geschlossenen Regelkreis. Dazu gehören Distillation, Quantisierung, Action Chunking, Latenzbudgets und On-Device- bzw. Edge-Inferenz, immer unter den Taktzeit- und Zuverlässigkeitsanforderungen des Kunden.
Das Gesicht von NeuraGym für unsere Kunden: Du bist der zentrale technische Ansprechpartner für Kunden, die Physical AI einführen. Du baust vertrauensvolle Beziehungen auf, verstehst ihre Anwendungen und begleitest sie vom Kickoff bis zur Übergabe.
Hands-on Robotik: Du arbeitest direkt an MAiRA, MiPA, LARA und unseren humanoiden Plattformen, gemeinsam mit interdisziplinären Engineering-Teams. Deine Themen sind Endeffektoren und Werkzeugwechsler, Auswahl und Montage von Sensoren, Kalibrierung, elektrische und Feldbus-Schnittstellen sowie die mechanische Realität der Zelle.
Customer Champions aufbauen: Du befähigst Schlüsselpersonen beim Kunden, ihre eigenen Kolleginnen und Kollegen zu schulen. So werden unsere Kunden eigenständig.
Customer Enablement & Support: Du begleitest Nutzer beim Onboarding auf NeuraGym. Du prüfst Trainingspipelines und Skripte, erkennst Probleme in der Datenqualität, analysierst das Modellverhalten und löst hartnäckige Blocker direkt vor Ort.
Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Du bist eine zentrale Schnittstelle zwischen dem Cloud- und dem AI-Team. Du sorgst für reibungslose Zusammenarbeit, technische Abstimmung und effiziente Problemlösung über Fachgrenzen hinweg.
Evaluation & Zuverlässigkeit: Du baust Eval-Harnesses, Success-Rate-Benchmarks und Regressionstests auf. Sie entscheiden, ob eine Policy bereit für die Übergabe ist, und machen Fehlerbilder sichtbar, bevor der Kunde sie entdeckt.
Feedback-Schleife für Produkt & Forschung: Du übersetzt Erfahrungen aus dem Feld und Kundeneinblicke in konkretes Feedback für die NeuraGym-Produkt-Roadmap und die NEURA Core-AI-Roadmap.

Was du mitbringst

Master oder Promotion in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren Fach.
Praktische Machine-Learning-Erfahrung in der Robotik: Du bist stark in mindestens einem der Bereiche vision-basierte Manipulation, Reinforcement/Imitation Learning oder multimodale Modelle und hast Lust, dir den Rest anzueignen.
Nachweisbare Erfahrung im Fine-Tuning großer vortrainierter Modelle für Robotik oder eine andere Domäne: PEFT/LoRA und Full Fine-Tunes, Datensatz-Kuratierung, Distillation und Evaluation. Kenntnisse im offenen VLA- und Policy-Learning-Ökosystem (z. B. π0/π0.5, OpenVLA, LeRobot, Diffusion Policies) sind ein großes Plus.
Sehr gute Python-Kenntnisse (C++ von Vorteil) und praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow.
Nachweisbare Erfahrung in technischen Rollen mit Kundenkontakt (z. B. Solution Engineering, Field AI Engineering, technische Beratung), auch mit mehreren Kunden parallel.
Fundiertes Verständnis von Roboter-Hardware: Antriebe und Gelenkmodule, Drehmomentsensorik und Encoder, Endeffektoren, Sensorintegration, Kalibrierung, elektrische und Feldbus-Schnittstellen (z. B. EtherCAT) sowie Konzepte der funktionalen Sicherheit. Vor Ort kannst du damit ein Modellproblem von einem Maschinenproblem unterscheiden.
Ausgeprägte Problemlösungskompetenz, die Fähigkeit, mehrere Projekte parallel zu steuern, sowie ein starker Umsetzungswille und hohes persönliches Engagement. Du nimmst Deployments persönlich, lässt dich von Rückschlägen nicht aufhalten und misst dich daran, was beim Kunden läuft.
Du kommunizierst klar und übersetzt zwischen Forschenden, Ingenieurinnen und Ingenieuren sowie Endanwendern. Du sprichst gut Englisch und Deutsch (Niveau B2–C1).
Bereitschaft zu häufigen Reisen zu Kunden und NeuraGyms (ca. 40–60 %).

About the Company

Neura Robotics

Cognitive robots with perception, manipulation, collaboration

Neura Robotics builds cognitive robots for industrial and service settings, combining perception, manipulation, and human collaboration. It develops both the hardware and the software stack for Physical AI, creating robot platforms like MAiRA, MAV, LARA and MiPA along with training infrastructure. The system works by integrating sensing, decision-making, and manipulation capabilities on a hardware-software stack that can be deployed in large-scale production, with the company planning robots fleets and NEURA Gyms for ongoing training and improvement. What sets Neura Robotics apart is its end-to-end approach to Physical AI, including a focus on mass production, an established global deployment plan, and a broad ecosystem of strategic backers and partners that support scaling and international expansion. The goal is to enable worldwide deployment of its robot platforms and associated training infrastructure, turning physical AI into widely available industrial and service automation.

Company size: 501-1,000
Company stage: Series C
Total funding: $1.7B
Headquarters: Metzingen, Germany
Founded: 2019

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