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# Locomotion & Whole-Body Control Engineer (Mensch)

- **Company:** Neura Robotics GmbH
- **Location:** Riederich, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** C++ (Programming Language), Code Review, Software Debugging, Python (Programming Language), Open Source Technology, Information Technology
- **Published:** October 15, 2026
- **Apply:** https://startup.jobs/locomotion-whole-body-control-engineer-mensch-neura-robotics-8334316

## About the Role

* MSc oder PhD in Robotik, Regelungstechnik, Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik oder einem verwandten Fach.
 * 4+ Jahre Hands-on-Erfahrung in der Entwicklung von Trajektorienoptimierung, MPC für Lokomotion und/oder Whole-Body-Control auf physischen Robotern.
 * Sehr solide Grundlagen in Floating-Base-Rigid-Body-Dynamik und Kontaktmodellierung.
 * Sehr gute praktische Kenntnisse zu reduzierten Lokomotionsmodellen (LIPM, SRBD, zentroidale Dynamik oder Äquivalente) und deren Einsatz innerhalb von MPC.
 * Starker Background in Optimal Control, beschränkter numerischer Optimierung und Model-Predictive-Control für Legged Robots.
 * Hands-on-Erfahrung mit Whole-Body-QP-/TSID-Frameworks auf echten Roboterdaten - inklusive QP-/DDP-Solver-Interna.
 * Erfahrung im Deployment von Echtzeit-Control-, MPC- und WBC-Pipelines mit 500 Hz bis 1 kHz auf Hardware.
 * Sehr gutes C++ für Echtzeit-Robotik-Software; Python für Analyse, Tooling, Prototyping und Debugging.
 * Praxisnahes Verständnis, wie sich Kontaktdynamik, Aktuator-Limits, Latenz, State-Estimation-Fehler, Solver-Failure-Modes und Modellabweichungen auf realer Hardware verhalten.
 * Kollaborativer Arbeitsstil: gemeinsames Design, konstruktive Code-Reviews, proaktive Kommunikation und zuverlässige Abstimmung über Control-, Estimation-, Simulation-, Low-Level-Control- und Hardware-Disziplinen hinweg. Starkes Teamwork ist für diese Rolle essenziell.

## Description

Der Fokus liegt auf kontaktreicher Dynamik, Echtzeit-Optimierung und zuverlässiger Ausführung auf physischen Robotern. Du arbeitest eng mit State Estimation, Simulation, Low-Level-Control und Hardware-Teams zusammen - ebenso mit den Applikationsteams, deren Aufgaben am Ende von robuster, vorhersagbarer Lokomotion und stabilem Whole-Body-Verhalten abhängen.

 * Whole-Body-Bewegungsgenerierung und -Regelung für Floating-Base-Legged-Plattformen - Lokomotion, Balance, Kontaktübergänge und Loco-Manipulation (gehen und gleichzeitig manipulieren).
 * Trajektorienoptimierung und Model-Predictive-Control-Pipelines über Roboterzustand, Kontaktpläne, Bodenreaktionskräfte, zentroidalen Impuls und Gelenktrajectorien - mit reduzierten Lokomotionsmodellen wie LIPM, SRBD und zentroidaler Dynamik.
 * QP-basierte Task-Space-Inverse-Dynamik, um instantane Whole-Body-Control aus MPC- und Trajektorien-Referenzen mit 1 kHz auf dem realen Roboter auszuführen.
 * Whole-Body-Modellierung der Plattform: Floating-Base-Rigid-Body-Dynamik aus URDF/MJCF, Gelenkkonfiguration, FK/IK, Jacobianen sowie Massen-, Coriolis- und Gravitationsterme.
 * Constraint-Formulierung über MPC- und QP-Ebene hinweg - Kontakt-, Reibungs-, Drehmoment-, Gelenk-, kinematische und Stabilitäts-Constraints - inklusive Task-Hierarchie-Design, passend zur Plattform.
 * Solver-Performance-Arbeit in beiden Ebenen: Warm-Starting, numerische Konditionierung, Constraint-Handling und Echtzeit-Zuverlässigkeit bei 500 Hz bis 1 kHz.
 * Deployment, Tuning und Debugging von MPC-, Trajektorienoptimierungs-, IK- und Invers-Dynamik-Pipelines auf physischen Robotern - inklusive plattformspezifischer Kontaktmodell-Kalibrierung und Validierung mit realen Roboterdaten.
 * High-Performance-C++ für Echtzeit-Ausführung sowie Python-Tooling für Analyse, Prototyping und Debugging., * Hands-on-Erfahrung mit Humanoiden, Quadrupeden oder anderen hoch-DOF-Legged-Robotern.
 * Vertrautheit mit Pinocchio, MuJoCo, Crocoddyl, IPOPT, TSID, OCS2 oder ähnlichen Open-Source-Tools.
 * Hierarchische QPs, gewichtete QPs, Task-Priorisierung, Kontaktkraft-Optimierung oder Operational-Space-Control.
 * Kontaktplanung, Gait-Optimierung, Balance-Recovery; CPG-basierte oder hybride CPG/MPC-Controller.
 * Multi-Contact-WBC: Fußkontakte, bimanuelles Greifen oder Base-Arm-Koordination.
 * Kontaktkonsistente Dynamik und Impact-bewusste Übergänge in der Regelung.
 * Erfahrung mit drehmomentgeregelten Robotern und hochbandbreitiger elektrischer Aktuatorik.
 * Publikationen auf RSS, ICRA, IROS oder CoRL im Bereich Legged Locomotion oder Whole-Body-Control.