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Locomotion Body Control Engineer - Humanoid; Mensch

Job in Zürich, 8058, Zurich, Kanton Zürich, Switzerland
Listing for: Neura Robotics
Full Time position
Listed on 2026-07-21
Job specializations:
  • Engineering
    Robotics
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 120000 - 180000 CHF Yearly CHF 120000.00 180000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Position: Locomotion & Whole-Body Control Engineer - Humanoid (Mensch)
Location: Zürich

Wir entwickeln die Control Intelligence, die es unserem humanoiden Roboter 4NE-1 ermöglicht, sich zu bewegen, das Gleichgewicht zu halten, Objekte zu manipulieren und sicher in komplexen realen Umgebungen zu interagieren. Dafür suchen wir eine
* n Locomotion & Whole-Body Control Engineer für unser Humanoid Controls Team in Zürich
, um die Kernalgorithmen zu entwickeln, die dynamische Fortbewegung und ganzheitliches Bewegungsverhalten auf dem physischen Roboter ermöglichen.

Diese Rolle umfasst zentrale Ebenen des humanoiden Control Stacks – von Trajectory Optimization und Model Predictive Control (MPC) für die Bewegungsgenerierung bis hin zu Whole-Body Control (WBC), um diese Bewegungen zuverlässig und mit hohen Regelungsfrequenzen auf realer Hardware auszuführen.

Du arbeitest an kontaktreichen humanoiden Dynamiken, Echtzeitoptimierung und robuster Control-Implementierung auf Hardware. Dabei arbeitest du eng mit Teams aus State Estimation, Simulation, Low-Level Controls, Hardware und AI zusammen, um stabiles und adaptives humanoides Verhalten für praktische Anwendungen zu ermöglichen.

Your mission & challenges
  • Du entwickelst Algorithmen für Whole-Body Motion Generation und Control für den humanoiden Roboter 4NE-1, einschließlich Fortbewegung, Balance, Kontaktübergängen und Loco-Manipulation-Aufgaben.

  • Du konzipierst und implementierst Pipelines für Trajectory Optimization und MPC zur humanoiden Bewegungsgenerierung unter Berücksichtigung von Roboterzustand, Kontaktplänen, Bodenreaktionskräften, Schwerpunktimpuls und Gelenktrajektorien.

  • Du entwickelst und pflegst QP-basierte Whole-Body-Control-Frameworks sowie Task-Space-Inverse-Dynamics-Ansätze, um geplante Bewegungen auf dem physischen Roboter mit Frequenzen von bis zu 1 kHz auszuführen.

  • Du entwickelst und verbesserst dynamische Modelle des humanoiden Systems, einschließlich Floating-Base-Rigid-Body-Dynamics, Vorwärts- und Inverskinematik, Jacobi-Matrizen und Full-Body-Dynamics-Berechnungen.

  • Du formulierst und implementierst kinematische, dynamische, kontaktbezogene, reibungsbezogene, drehmomentbezogene, stabilitätsbezogene und gelenkbegrenzende Constraints über Planungs- und Control-Layer hinweg.

  • Du verbesserst Solver-Performance, numerische Robustheit und Echtzeit-Zuverlässigkeit von Optimierungspipelines, die auf Hardware eingesetzt werden.

  • Du implementierst, tunest und validierst Locomotion- und Whole-Body-Control-Algorithmen auf physischen humanoiden Robotern, einschließlich Debugging von hardware-spezifischen Effekten, Kontaktmodellen und Control-Performance.

  • Du entwickelst performante C++-Software für Echtzeit-Control-Systeme und baust Python-basierte Tools für Analyse, Tests und Prototyping.

  • Du arbeitest eng mit Engineers aus Controls, Hardware, Simulation, Perception, AI und Systems Engineering zusammen, um integrierte humanoide Fähigkeiten umzusetzen.

What we can look forward to
  • Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Robotik, Regelungstechnik, Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik oder einem verwandten Bereich.

  • Mehr als 4 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung von Locomotion, MPC, Trajectory Optimization und/oder Whole-Body Control für physische Robotersysteme.

  • Sehr gute Grundlagen in Floating-Base-Articulated-Rigid-Body-Dynamics und Kontaktmodellierung.

  • Tiefes Verständnis von Centroidal Dynamics, SRBD, LIPM oder verwandten reduzierten Modellen, die in der humanoiden Fortbewegung eingesetzt werden.

  • Starker Hintergrund in Optimal Control, constrained Optimization und Model Predictive Control.

  • Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Whole-Body-Control-Frameworks wie TSID, Inverse Dynamics oder hierarchischen QP‑Controllern auf realer Roboterhardware.

  • Praktische Erfahrung mit Echtzeit-Control-Systemen, die mit 500 Hz bis 1 kHz betrieben werden.

  • Sehr gute C++-Kenntnisse und gute Python-Kenntnisse für Tooling, Diagnostik und Prototyping.

  • Praktisches Verständnis realer Herausforderungen in der Roboterregelung, einschließlich Aktuatorgrenzen, Unsicherheiten in der Zustandsschätzung, Kommunikationslatenz, Kontaktunsicherheit und Modellabweichungen.

  • Starke Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie die Fähigkeit, effektiv in…

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