次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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Machine Learning Engineer (m/f/d) VLA Training & Evaluation

Agilerobotsse

勤務地
Munich, BAVARIA, DE
勤務時間
FULL_TIME
掲載日
2026年10月16日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

The AI Teams at Agile Robots are looking for a Machine Learning Engineer (m/f/d) VLA Training & Evaluation, who will build the frameworks for fine-tuning and benchmarking robot foundation models on collected robot data. The frameworks are meant to work across different foundation models and for teams with modest data and compute. Responsibilities Training Workflows: Build reusable, model-agnostic training and evaluation workflows, with experiment tracking, model versioning, and checkpoint management, so that different foundation models can be swapped in without rebuilding the pipeline. Fine-Tuning: Implement fine-tuning of pretrained vision-language-action models on collected robot data, for example with parameter-efficient methods such as LoRA or adapters, or with distillation. Policy Training: Build training loops for action-chunking and transformer-based action models, diffusion policies, and VLM/VLA heads. Benchmarks: Build benchmarks with generalization splits, success metrics, and failure-analysis templates. Transfer Studies: Work with simulation engineers on studies, including metrics and ablations, that test whether improvements in simulation realism improve performance on the real robot. Research Baselines: Turn published methods into working baselines and templates that others can extend. Essential Skills Academic Background: Degree in Computer Science, Machine Learning, Robotics, or a related field (Master’s or PhD typical), or an equivalent combination of formal training and demonstrated experience training deep learning models. Training Internals: Hands-on experience writing and debugging training loops in PyTorch or JAX, including data loading, loss design, and optimizer behavior. Fine-Tuning: Experience fine-tuning pretrained models and adapting them to new tasks and data. Robot Learning: Working understanding of how imitation-learned policies, such as action-chunking or diffusion policies, turn observations into robot actions. Experiment Management: Experience designing evaluations and ablations, and running experiments with tracking, versioning, and checkpoint management so that others can reproduce them. Beneficial Skills VLA Models: Experience fine-tuning vision-language-action or vision-language models for robot control. Real-Robot Evaluation: Experience evaluating learned policies on physical robots. Sim-to-Real: Familiarity with measuring how well models trained in simulation transfer to real hardware. What we offer A dynamic high-tech company, combined with financial soundness and world-class investors. Join an interdisciplinary, international team with 60+ different nationalities in a collaborative work environment. Lots of development opportunities as we continue to grow. Challenging tasks and impactful projects alongside experts that enable professional and personal growth. Corporate Benefits Program covering health, mobility, and learning for 100€ net per month. Modern office facilities with a rooftop terrace overlooking Munich, free drinks & fruits, and regular company events contribute to a good working environment About us Agile Robots SE is an international high-tech company based in Munich, Germany with a production site in Kaufbeuren and more than 3500 employees worldwide. Our mission is to bridge the gap between artificial intelligence and robotics by developing systems that combine state-of-the-art force-moment-sensing and world-leading image-processing technology. This unique combination of technologies allows us to provide user-friendly and affordable robotic solutions that enable intelligent precision assembly.  This is made possible by our employees, who bring out the best in each and every day with creativity and enthusiasm. Become part of this team and shape the future of robotics with us! We are proud of our diversity and welcome your application regardless of gender and sexual identity, nationality, ethnicity, religion, age, or disability.

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。