Feeny
Neura Robotics

AI Data Annotation Specialist (Mensch) at Neura Robotics (Metzingen, Germany / Riederich, Germany)

Neura Robotics· Metzingen, Germany / Riederich, Germany·

Role details

Work type
Onsite
Employment
Full-Time
Skills
PythonC++Machine Learning OperationsAISoftware EngineeringData Annotation ToolsLabeling WorkflowsData Pipeline DevelopmentData Quality AssuranceAWSGCPAzure

Neura Robotics at a glance

German cognitive-robotics company building humanoid and collaborative robots that see, hear, feel, and learn to work alongside people.

NEURA Robotics designs cognitive robots (humanoids, collaborative arms, and mobile bases) plus the AI and platform that run them, all built in-house. Its flagship 4NE1 humanoid targets industrial workflows and everyday assistance, and the Neuraverse platform links deployed robots into a shared learning network.

~$1.7B+ raised · latest: Series C · up to $1.4B · June 2026 · backed by Tether, Amazon, NVIDIA, Qualcomm

Summary

Develop and operate scalable workflows for automated data annotation to prepare datasets for machine learning training. The role involves integrating multimodal data sources, utilizing pre-labeling techniques, and ensuring data quality and consistency while collaborating with ML engineers.

Job description

Deine Mission & Herausforderungen Als AI Data Annotation Specialist bewegst du dich an der Schnittstelle von Data Ingestion, Annotation-Workflow-Design und Machine Learning — mit einem starken Fokus auf den Aufbau von Trainingsdatensätzen für multimodale Foundation-Modelle, die Wahrnehmung, Sprache und Roboteraktion miteinander verbinden. Deine Hauptverantwortung ist die Konzeption und Pflege skalierbarer Workflows für automatisierte und Human-in-the-Loop-Annotation, damit Datensätze korrekt gelabelt, kuratiert, validiert und für effizientes Modelltraining sowie Evaluation aufbereitet sind. Du spielst eine entscheidende Rolle dabei, hochwertige Embodied-AI-Systeme zu ermöglichen, indem du rohe multimodale Roboterdaten in strukturierte, verlässliche und semantisch reichhaltige Trainingsdatensätze verwandelst.

  • Du konzipierst, baust und pflegst Pipelines für automatisierte, semi-automatisierte und Human-in-the-Loop-Datenannotation, mit Fokus auf Subtask-Labeling für Long-Horizon-Roboterdemonstrationen
  • Du entwickelst Annotation-Workflows für sprachbasiertes Robot Learning und Visual-Question-Answering(VQA)-Datensätze, einschließlich Instruction Generation, Subtask-Decomposition und der Verankerung natürlicher Sprache in visuellen und Aktionsdaten
  • Du nimmst multimodale Daten (Video, Tiefe, Propriozeption, Gripper States, Sprachinstruktionen) auf und integrierst sie in strukturierte Annotation-Workflows
  • Du wendest Pre-Labeling-Techniken mit Foundation-Modellen (z. B. Vision-Language-Modelle, LLMs) an, um die Annotation zu beschleunigen und manuellen Aufwand zu reduzieren
  • Du definierst und implementierst Datenqualitätsprüfungen: Inter-Annotator Agreement, Label-Konsistenz, Coverage-Analyse und Erkennung von Annotation Drift
  • Du treibst Data-Curation-Initiativen voran: Dataset Balancing, Deduplizierung, Failure-Case Mining, Task-Diversity-Analyse und gezielte Datenerhebung zur Schließung von Capability Gaps
  • Du identifizierst und behebst Datenqualitätsprobleme, Labeling-Inkonsistenzen, Verteilungs-Bias sowie Lücken in der Task-/Skill-Abdeckung

Was du mitbringst

  • Abschluss in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
  • 4+ Jahre Erfahrung in Machine Learning Operations, AI oder Software Engineering
  • Praktische Erfahrung mit Data-Annotation-Tools und Labeling-Workflows (z. B. Encord, CVAT, Label Studio oder vergleichbare Plattformen)
  • Erfahrung mit Subtask-Annotation, Ontologie-/Taxonomie-Design und VQA-Style-Labelling
  • Vertrautheit mit Robotik-Datensatzformaten und multimodaler Datenstrukturierung (z. B. LeRobot, RLDS, Open X-Embodiment)
  • Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) von Vorteil
  • Erfahrung im Verfassen von Annotation Guidelines / Taxonomien (ergänzt die oben genannte Verantwortung)
  • Vertrautheit mit VLMs/LLMs für Auto-Labeling (z. B. Open-Vocabulary-Detektoren, Modelle der Gemini-/GPT-Klasse)
  • Grundkenntnisse in Data Engineering — sicherer Umgang mit großskaligen/Streaming-Daten und Formaten wie ROS Bags/MCAP sowie S3-artigem Object Storage
  • Erfahrung im Aufbau von Backend-Services und Tooling (z. B. Node.js/TypeScript, REST-APIs) zur Integration von Annotation-Plattformen in interne Dateninfrastruktur
  • Von Vorteil: direkte Erfahrung mit Embodied-AI-/Teleoperationsdaten

Why work at Neura Robotics

  • Culture: "Passion for Winning" — achievement-driven, self-responsible culture with flat hierarchies. Values include trust, honesty, speed, and "We Are Human" (people at the heart of everything).
  • Flexibility: Flexible working hours, 30 days of vacation, and a hybrid-friendly environment.
  • Team: Over 1,400 employees from more than 45 countries — highly skilled, international team of experts.
  • Growth & Development: Support for personal and professional growth via Udemy training platform and more.
  • Compensation: Competitive salary package with exclusive employee discounts.
  • Perks: Summer parties, company town hall meetings, and regular team celebrations.
  • Impact: Opportunity to work on cutting-edge cognitive robotics and AI that directly addresses labor shortages and makes a meaningful societal impact.
  • Diversity: Explicitly welcomes applications from all backgrounds, emphasizing building a team that reflects the world.
  • Application Process: Fast — initial feedback within a few days, interviews scheduled within two weeks.

Application questions