Feeny
Neura Robotics

Dynamics, System Identification & Estimation Engineer - PLA (Mensch) at Neura Robotics (Metzingen, Germany / Riederich, Germany)

Neura Robotics· Metzingen, Germany / Riederich, Germany·

Role details

Work type
Onsite
Employment
Full-Time
Skills
C++PythonRigid Body DynamicsModel Predictive Control (MPC)Wide-Bandwidth Control (WBC)Sim-to-Real TransferFactor Graph Estimation (GTSAM, iSAM2)MuJoCoIsaac SimPinocchioMuJoCo contact modelingGTSAM

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

Owns dynamic model accuracy, performs system identification and estimation on real hardware using MuJoCo and Isaac Sim, designs control pipelines, and collaborates across teams to resolve failures.

Job description

Deine Mission & Challenges

  • 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 4NE1 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

Auf was können wir uns freuen

  • 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

Nice to have

  • Hands-on Erfahrung mit Humanoiden oder legged Robots – 4NE1 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

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