Grid Dynamics (NASDAQ: GDYN) ist ein führender Anbieter für Technologieberatung, Plattform- und Produktentwicklung sowie KI- und Advanced-Analytics-Dienstleistungen. Wir verbinden technische Vision mit Geschäftssinn, um komplexe Herausforderungen zu lösen und digitale Transformationen zu ermöglichen. Mit acht Jahren Marktführerschaft im Bereich Enterprise AI und tiefgreifender Expertise in Cloud, DevOps und Datenmanagement unterstützen wir Unternehmen weltweit. Grid Dynamics wurde 2006 gegründet, hat seinen Hauptsitz im Silicon Valley und ist mit Standorten in Amerika, Europa und Indien global vertreten.

• Als Teil des Forschungs- und Entwicklungsteams (R&D) entwerfen und entwickeln Sie Modelle für die präzise robotische Manipulation in den Bereichen Fertigung und Logistik.
• Sie leiten wegweisende Forschungsprojekte in den Bereichen robotische Wahrnehmung,
• Bewegungserzeugung und Physical AI und wirken aktiv an deren Umsetzung mit.
• Konzeption, Entwicklung und Erprobung neuartiger Algorithmen, Architekturen und Techniken zur Steigerung der Leistung, Effizienz und Skalierbarkeit unserer KI-Modelle.
• Design und Implementierung von Robotik-Anwendungen durch die Kombination von konventionellem Computer Vision, Bewegungsplanung sowie VLA- und RL-Modellen.
• Definition von Strategien zur Datengenerierung, -erhebung und -kuratierung sowie Überwachung der Datensammlung zur Skalierung unserer Datensätze und Modellkapazitäten.

• Exzellente Grundlagen und Implementierungsfähigkeiten in den Bereichen Deep Learning, Vision-Modelle oder multimodale Modelle.
• Ausgeprägte Engineering-Kompetenz in Python und PyTorch; Erfahrung im Aufbau von ML-Modellen von Grund auf in PyTorch und/oder JAX/Flax.
• Hervorragende Fähigkeiten im Systemdesign und Erfahrung mit komplexen, kollaborativen KI-Projekten; Fähigkeit, Forschungsideen strukturiert umzusetzen und KI-Pipelines zu produktisieren.
• Erfahrung mit robotischer Manipulation (Anwendungen in Fertigung oder Logistik) oder anderen Physical-AI-Projekten (ADAS, autonomes Fahren etc.) ist ein großes Plus.
• Erfahrung im Training großskaliger KI-Modelle (GPU-Cluster, Ray).
• Eine starke Publikationsliste in den Bereichen Deep Learning, generative Modelle, Computer Vision oder Physical AI (RL, VLA).
• Master- oder PhD-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation.

• Die Möglichkeit, an technologisch führenden Projekten (Bleeding-Edge) zu arbeiten.
• Zusammenarbeit in einem hochmotivierten und engagierten Team.
• Eine wettbewerbsfähige Vergütung.
• Flexible Arbeitszeitgestaltung.
• Ein attraktives Benefit-Paket.
• Vielfältige Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.