AI Systems Engineer - physical contact-rich AI - mind. 28h

Festo AG
Meilen, Switzerland
yesterday

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Part-time / full-time
Working hours
Regular working hours
Languages
German, English
Compensation
CHF 115K

Job location

Meilen, Switzerland

Tech stack

Artificial Intelligence
Systems Engineering
C++
Nvidia CUDA
Python
Machine Learning
Systems Development Life Cycle
TensorFlow
Project Management
PyTorch
Information Technology
Machine Learning Operations

Job description

  • Full-timeEmployment type: Full-time

  • CHF 99,500 - CHF 115,000 (XING estimate)

  • On-site, * Entwicklung und produktionsnahes Deployment von KI Systemen für physische Manipulations und Automatisierungsaufgaben in enger Zusammenarbeit mit Mechanik , Aktorik und Systementwicklung (im Rahmen eines Co Design Ansatzes)

  • Entwurf und Training von Machine Learning und Reinforcement Learning Architekturen für kontaktreiche, hochdimensionale Systeme Aufbau und Betrieb von Simulations und Trainingspipelines (inkl. GPU beschleunigter Physiksimulation)

  • Übertragung von KI Modellen aus der Simulation auf reale Hardware (Sim to Real) sowie Validierung im industriellen Umfeld

  • Entwicklung und Verantwortung für skalierbare Infrastruktur (z. B. parallele Simulationen, automatisierte Evaluationspipelines, MLOps Tooling)

  • Veröffentlichung von Ergebnissen auf Fachkonferenzen bei entsprechendem Reifegrad

Requirements

  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Robotik, Mechatronik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Studiengang
  • Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der produktionsnahen Nutzung von KI-/ML-Modellen
  • Erfahrung mit komplexen Softwareprojekten inklusive GPU-beschleunigter Simulation, mehrstufigen Trainingspipelines und Hardwareintegration, idealerweise im Bereich Regelungs- und Steuerungstechnik
  • Sehr gute Kenntnisse in Python, Erfahrung mit C++ wünschenswert
  • Fundierte Kenntnisse in Reinforcement Learning für kontinuierliche, hochdimensionale Aktionsräume z. B. Policy-Gradient-Verfahren, modellbasiertes Deep Reinforcement Learning oder hybride Ansätze
  • Sicherer Umgang mit modernen ML-Frameworks wie PyTorch sowie idealerweise Erfahrung mit TensorFlow, JAX, CUDA-Kernels oder Modellquantisierung
  • Erfahrung mit aktuellen KI-Ansätzen für physische Systeme, wie z. B. model-free/model-based Deep Reinforcement Learning oder Diffusion Models sowie Erfahrung im Umgang mit 3D-Daten und Repräsentationen, z. B. Punktwolken, impliziten Repräsentationen oder neuronaler Geometrie
  • Idealerweise Erfahrung mit generativem Design oder Topologieoptimierung
  • Sehr gute Englischkenntnisse
  • Schnelle Auffassungsgabe gepaart mit guten Kommunikationsfähigkeiten und Verständnis von Kundenbedürfnissen

Benefits & conditions

Unbefristet Vollzeit oder Teilzeit Forschung, Entwicklung & Engineering Festo SE & Co. KG

Die Stelle kann in Vollzeit oder Teilzeit besetzt werden. Bei einer Teilzeitbesetzung ist ein Teilzeitgrad von mindestens 80%, das heißt ein Umfang von mindestens 28 Wochenstunden, erforderlich.

Sie sind Teil unseres Forschungsteams und entwickeln Sie 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.

About the company

Festo begeistert weltweit mit innovativen Lösungen für die industrielle Automatisierung. Als unabhängiges Familienunternehmen bieten wir über 20.000 Mitarbeitenden die Möglichkeit, mutig voranzugehen, ihre Ideen zu verwirklichen und Verantwortung zu übernehmen. Gemeinsam wachsen wir als Team mit der Herausforderung und heißen alle willkommen, die mit uns die Welt bewegen wollen.

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