Group Lead AI Engineering (Mensch)

Neura Robotics
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Who this role is best for

Aimed at senior AI engineering professionals with leadership experience who thrive in robotics and AI production environments.

Best fit for

  • Senior AI engineers with leadership experience in robotics and production systems
    — “7+ Jahre praktische Erfahrung in ML- oder Robotics-AI-Engineering, davon mindestens 2 Jahre in einer formellen oder informellen technischen Lead-Rolle”
  • Candidates with a strong background in translating research into production-ready AI systems
    — “Treibe den Transfer von Research zu Production voran: evaluiere State-of-the-Art-Methoden, prüfe Machbarkeit und baue die technischen Brücken, die AI-Modelle zuverlässig auf realer Robotik-Hardware zum Laufen bringen.”
  • Individuals with experience in cross-functional collaboration and technical communication
    — “Du kommunizierst souverän zwischen Research, Product Management und Hardware Engineering, ohne technische Präzision zu verlieren.”

Things to consider

  • Requires a strong command of English, with optional Deutschkenntnisse
    — “Verhandlungssicheres Englisch; Deutschkenntnisse (B2–C1) sind ein starkes Plus.”

How to stand out

  • Highlight experience in deploying AI models on real robotics hardware in your resume and interviews
    — “Der echte Test findet immer in der realen Welt statt.”
  • Showcase your ability to lead and coach engineers through technical leadership roles
    — “Führe und entwickle ein leistungsstarkes Team von AI Engineers: gewinne Top-Talente, führe technische Interviews, setze klare Erwartungen und entwickle Mitarbeitende zu Senior Engineers weiter.”
  • Emphasize your hands-on involvement in debugging and reviewing complex AI systems
    — “Werde hands-on aktiv, wenn dein Team auf komplexe Blocker stößt: reviewe Trainingsläufe, debugge Modellverhalten, hinterfrage Architekturentscheidungen und führe durch technisches Vorbild.”
  • Demonstrate your expertise in building scalable MLOps systems and cloud infrastructure
    — “Kenntnisse in Cloud-Infrastruktur (AWS, GCP oder Azure) und CI/CD für ML-Systeme.”
Pace · Fast PacedCollaboration · HighAutonomy · HighDecision Impact · Team

Derived from job-description analysis by Serendipath's career intelligence engine.

What success looks like

  • Define and execute technical roadmaps for AI teams
  • Recruit and develop top-tier AI engineers
  • Drive the transition of research to production
  • Collaborate with cross-functional teams to align AI capabilities with product and customer needs
Typical background
Master's or PhD in Computer Science, Robotics, Electrical Engineering or related field7+ years of experience in ML or Robotics AI EngineeringExperience in leading technical teams

Skills & requirements

Required

Machine-learningRoboticsPythonCloud-infrastructureTeam-leadershipTechnical-coachingDecision-making-under-uncertaintyCross-functional-collaboration

Preferred

C++JaxIsacsimMujoco

Stack & domain

PythonPyTorchJAXAWSGCPAzureCI/CDCloud InfrastructureRoboticsMachine LearningVision-based PerceptionManipulation & ControlReinforcement LearningImitation LearningMultimodal Foundation ModelsSkalierbare Mlops-systemeLeadershipCommunicationTechnical DirectionTeam DevelopmentTechnical InterviewsCode ReviewsDecision MakingProblem SolvingTechnical CoachingAIEngineeringProduct RoadmapTechnical Leadership

About the role

Original posting from Neura Robotics via Ashby

DEINE MISSION & HERAUSFORDERUNGEN

NEURA skaliert seine AI-Abteilung, um unsere Produkt-Roadmap umzusetzen. Als Group Lead AI Engineering verantwortest du ein fokussiertes Sub-Team innerhalb der AI-Organisation. Du gibst die technische Richtung vor, triffst entscheidende Architekturentscheidungen und unterstützt dein Team dabei, Herausforderungen zu überwinden — gleichzeitig bleibst du nah genug an der Technik, um Arbeit zu reviewen, Ansätze kritisch zu hinterfragen und selbst vorzuleben, wie exzellentes Engineering aussieht.

DEINE AUFGABEN

  • Verantworte die technische Roadmap deines Teams: definiere Ziele, übersetze sie in umsetzbare Engineering-Streams und stelle die Abstimmung mit der übergeordneten AI- und Produktstrategie sicher.
  • Führe und entwickle ein leistungsstarkes Team von AI Engineers: gewinne Top-Talente, führe technische Interviews, setze klare Erwartungen und entwickle Mitarbeitende zu Senior Engineers weiter.
  • Treibe den Transfer von Research zu Production voran: evaluiere State-of-the-Art-Methoden, prüfe Machbarkeit und baue die technischen Brücken, die AI-Modelle zuverlässig auf realer Robotik-Hardware zum Laufen bringen.
  • Arbeite cross-funktional mit Software-, Hardware- und Product-Teams zusammen, um AI-Fähigkeiten mit Plattformanforderungen und Customer Use Cases abzustimmen.
  • Definiere und überwache Engineering-Qualitätsstandards: Testing-Standards, Model-Evaluation-Pipelines, Deployment-Metriken und Data-Governance-Praktiken innerhalb deines Verantwortungsbereichs.
  • Werde hands-on aktiv, wenn dein Team auf komplexe Blocker stößt: reviewe Trainingsläufe, debugge Modellverhalten, hinterfrage Architekturentscheidungen und führe durch technisches Vorbild.
  • Sammle Learnings aus Projekten und speise diese aktiv in die Core AI Roadmap zurück.

WAS DU MITBRINGST

  • Einen hervorragenden Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet.
  • 7+ Jahre praktische Erfahrung in ML- oder Robotics-AI-Engineering, davon mindestens 2 Jahre in einer formellen oder informellen technischen Lead-Rolle. Erfahrung mit produktiven Systemen ist essenziell.
  • Fundierte Expertise in mindestens zwei der folgenden Bereiche:
  • Vision-based Perception
  • Manipulation & Control
  • Reinforcement / Imitation Learning
  • Multimodale Foundation Models
  • Skalierbare MLOps-Systeme
  • Sehr gute Python-Kenntnisse (C++ ist ein Plus), praktische Erfahrung mit PyTorch oder JAX sowie Kenntnisse in Cloud-Infrastruktur (AWS, GCP oder Azure) und CI/CD für ML-Systeme.
  • Freude an der Arbeit mit realer Robotik-Hardware und Simulationsumgebungen wie IsaacSim, MuJoCo oder vergleichbaren Tools. Du weißt: Der echte Test findet immer in der realen Welt statt.
  • Nachweisbare Fähigkeit, technische Richtung vorzugeben, Engineers zu coachen, Code- und Design-Reviews durchzuführen und Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen.
  • Du kommunizierst souverän zwischen Research, Product Management und Hardware Engineering, ohne technische Präzision zu verlieren.
  • Verhandlungssicheres Englisch; Deutschkenntnisse (B2–C1) sind ein starkes Plus.

Source: Neura Robotics careers (Ashby)

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