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# Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (Mensch)

- **Company:** Neura Robotics GmbH
- **Location:** Metzingen, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** C++ (Programming Language), Software Debugging, Python (Programming Language), Motion Capture, Open Source Technology, Hardware Testing
- **Published:** June 3, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=981c2aa156bb4f3c

## About the Role

* MSc oder PhD in Robotik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder ähnlichem - mit starkem Fokus auf Dynamik, Estimation und Regelung

 * 4+ Jahre Erfahrung mit State Estimation oder System Identification für Echtzeit-Roboter - auf echter Hardware, nicht nur Simulation
 * System Identification auf physischer Robotik-Hardware: Trajektorien-Design, Least-Squares oder Maximum-Likelihood Fitting, Identifikation von Aktuatoren und Transmissionen
 * State Estimation Implementierung: EKF oder UKF für Floating-Base Pose, Velocity und Kontaktzustände auf legged oder mobilen Plattformen
 * Tiefe Kenntnisse in Rigid Body Dynamics: Kontaktmodellierung, Aktuatorverhalten und wie Modellfehler zu Instabilitäten führen
 * Erfahrung in der Unterstützung von Control-Systemen (MPC, WBC) oder gelernten Policies (RL) auf echter Hardware - Verständnis, wie Modellqualität den Transfer beeinflusst
 * C++ für produktive Echtzeit-Systeme; Python für Analyse, Tooling und Kalibrierungs-Pipelines, * Hands-on Erfahrung mit Humanoiden oder legged Robots - 4NE-1 ist ein Full-Size Humanoid, bipedale Dynamik ist highly relevant
 * Differenzierbare Simulatoren für gradientenbasierte System Identification (z. B. Brax, DiffTaichi oder ähnlich)
 * Erfahrung mit Sim-to-Real Transfer: Domain Randomization, adaptive Kalibrierung, Residual Physics Models
 * Pinocchio für Rigid-Body-Modelle und Sensitivitätsanalysen
 * MuJoCo Model Authoring: MJCF Kontaktparameter, Aktuator-Modelle, Tendon-Dynamiken
 * Factor-Graph-basierte Estimation (GTSAM, iSAM2) für IMU + Kinematics Fusion
 * Publikationen oder Open-Source-Beiträge in legged Robot Dynamics, System Identification oder Sim-to-Real

## Description

* Dynamic Model Accuracy Ownership: Du definierst Metriken für Modellgenauigkeit und verantwortest die Lücke zwischen Simulation und realem Hardware-Verhalten - besonders bei dynamischen Bewegungen und kontaktreichen Interaktionen
 * System Identification auf 4NE-1 Hardware: Motor-Konstanten, Gelenk-Reibung, Getriebedynamik - Design von Anregungstrajektorien, Regressor-Fitting, Observability-Analysen, iterative Optimierung anhand echter Hardware-Daten
 * Simulation Model Authoring & Maintenance: MuJoCo- und Isaac-Sim-Modelle, die reales Verhalten unter Last und Kontakt abbilden; Parametrisierung von Kontaktmodellen, Kalibrierung von Aktuator-Modellen
 * Real-Time State Estimation: Implementierung und Tuning von EKF/UKF für Pose, Velocity und Kontaktzustände (Floating Base) im Echtzeit-Loop; Input für Controller und Loco-/Manipulations-Policies
 * Sim-to-Real Pipeline: Parameter-Estimation-Loops, datengetriebene Kalibrierung aus Hardware, Validierung via Motion Capture oder externe Referenzen - kontinuierlicher Feedback-Loop zwischen Hardware-Tests und Simulation
 * Failure Mode Ownership: Debugging von Fehlern aufgrund ungenauer Modelle - z. B. Instabilität durch falsche Dynamik, Drift/Bias in der Estimation oder fehlerhafte Kontakt-/Kraftmodelle
 * Cross-Team Interface: Bereitstellen von aktualisierten Pinocchio-Modellparametern für WBC- und State-Estimation-Engineers; Abstimmung von Trajektorien mit Locomotion- und RL/Control-Teams


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