Festo AG & Co. KG
73734 Esslingen am Neckar - Deutschland
Informatiker/in
Arbeit
Vollzeit
ab 14.06.2026
Beschreibung
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.
AI Systems Engineer - physical contact-rich AI (w/m/d) - mind. 28 h
Die Stelle kann in Vollzeit oder Teilzeit beset... weiter lesen
AI Systems Engineer - physical contact-rich AI (w/m/d) - mind. 28 h
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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.
AI Systems Engineer - physical contact-rich AI (w/m/d) - mind. 28 h
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 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.
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
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
Vielfältige Möglichkeiten für Ihre Weiterentwicklung
Ein starkes Team an Ihrer Seite
Freiraum, Ihre Ideen voranzutreiben
Innovative Lösungen entwickeln, die einen echten Mehrwert schaffen
Ein wertvolles Netzwerk in einem globalen Familienunternehmen
Attraktive Vergütung und weitere Benefits
AI Systems Engineer - physical contact-rich AI (w/m/d) - mind. 28 h
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 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.
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
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
Vielfältige Möglichkeiten für Ihre Weiterentwicklung
Ein starkes Team an Ihrer Seite
Freiraum, Ihre Ideen voranzutreiben
Innovative Lösungen entwickeln, die einen echten Mehrwert schaffen
Ein wertvolles Netzwerk in einem globalen Familienunternehmen
Attraktive Vergütung und weitere Benefits
Ref-Nr.: 11497545
Aktualisiert:
17.06.2026
Quelle: Bundesagentur für Arbeit
weitere Infos Rechtliche Hinweise zur Nutzung
Ob die Stelle noch verfügbar ist und weitere Informationen findest du direkt auf der Website der Bundesagentur für Arbeit. Bitte beachte: OPROMA ist nicht der Anbieter dieser Stelle und kann keine Auskünfte geben.
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