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# Vision Engineer - Synthetic 3D Data (Mensch)

- **Company:** Neura Robotics GmbH
- **Location:** Metzingen, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, C++ (Programming Language), Nvidia CUDA, Digital Rendering, Continuous Integration, Python (Programming Language), Tensorflow, Pytorch, Deep Learning, Gaussian, Information Technology, Data Generation
- **Published:** July 29, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=e56bc7c62f476ca8

## About the Role

* Exzellenter Master- oder PhD-Abschluss in Computer Science, Physik, Robotik, Computer Graphics oder einem verwandten Feld
 * 3+ Jahre relevante Erfahrung in mindestens einem der Kernbereiche: Scene Simulation/Compositing, Synthetic Data Generation, 3D Vision oder 3D Augmentation
 * Starke Programmierkenntnisse in Python oder modernem C++; Erfahrung mit CUDA von Vorteil
 * Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, TensorFlow) und generativen Modellen (Diffusion Models, NeRFs, Gaussian Splatting, transformerbasierte World Models)
 * Fundierte Kenntnisse in Computer Graphics, 3D-Geometrie und Simulation: Rendering-Pipelines, physikalische Simulation, Procedural Generation sowie Erfahrung mit Simulationsumgebungen wie Isaac Sim, Gazebo, Unreal oder Unity
 * Erfahrung mit Synthetic Data Generation von Vorteil
 * Erfahrung mit Sim-to-Real Transfer und Deployment auf Robotics-Hardware (z. B. NVIDIA Jetson) von Vorteil
 * Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team zu arbeiten
 * Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

## Description

Du wirst Teil unseres AI/Perception-Teams und gestaltest die synthetischen Welten mit, in denen unsere Roboter lernen, bevor sie in die reale Welt kommen. Du bist verantwortlich für den Aufbau skalierbarer Simulations- und Datengenerierungs-Pipelines sowie für die Entwicklung von World Action Models, die humanoiden und kollaborativen Robotern ermöglichen, komplexe Szenen zu verstehen, vorherzusagen und in ihnen zu handeln.

 * Scene Simulation: Konzeption und Erstellung generierter 3D-Szenen aus Real-World-Aufnahmen zum Training und zur Validierung von Perception- und Policy-Modellen - von der Asset-Komposition und physikalisch korrekten Materialien bis zur dynamischen Population mit Menschen und Objekten.
 * Domain Randomization: Entwicklung systematischer Randomisierungsstrategien (Beleuchtung, Texturen, Physik, Sensorrauschen, Kamerapositionen), um die Sim-to-Real-Lücke zu schließen und eine robuste Generalisierung auf reale Robotereinsätze sicherzustellen.
 * 3D Inpainting & Scene Editing: Entwicklung von Methoden zum konsistenten Hinzufügen, Entfernen und Verändern von Objekten in 3D-Szenen und Point Clouds - für Data Augmentation, Occlusion Handling und Scene Manipulation zur Laufzeit.
 * Simulation & Validierung: Einsatz moderner Simulationsumgebungen (z. B. Isaac Sim, Gazebo, Unreal/Unity) und Validierung an realen humanoiden und kollaborativen Robotern - stets mit Fokus auf Sicherheit und Robustheit.
 * World Action Models: Design und Fine-Tuning generativer World Models, die Szenendynamik, Objektinteraktionen und die Konsequenzen von Roboteraktionen vorhersagen - als Grundlage für modellbasiertes Planning und Policy Learning.
 * Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit den Teams AI, Perception, Control und Manipulation: Anforderungen definieren, Sensormodelle integrieren, Diagnosetools entwickeln, Dokumentation erstellen und CI/CD-Prozesse unterstützen.


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