Job Description
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Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.
Wie das Engineering der Zukunft aussieht, erforschen wir am Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM in Paderborn – gemeinsam mit starken Partnern und viel Leidenschaft für Technik. Unsere Teams entwickeln Lösungen, die wirklich in die Anwendung kommen: von smarten Produkten über vernetzte Produktionssysteme bis hin zu digitalen Services und moderner Software. Dabei denken wir Innovation vom ersten Konzept bis zur Umsetzung. Und genau hier kommst Du ins Spiel.
Der Bereich »Advanced Systems Engineering« beschäftigt sich mit der Entwicklung intelligenter technischer Systeme und der Frage, wie sich komplexe KI- und Robotiksysteme effizient trainieren und in reale Anwendungen überführen lassen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf humanoider Robotik, Embodied AI sowie datengetriebenen Lern- und Simulationsverfahren.
Mit unserem neuen Humanoid Robotics Lab bauen wir eine moderne Forschungs- und Entwicklungsumgebung für humanoide Robotersysteme auf. Dafür stehen mehrere humanoide Robotersysteme, leistungsstarke GPU Infrastrukturen sowie modernste Motion-Capture-Technologien zur Verfügung. In enger Zusammenarbeit mit führenden Industriepartnern entwickeln und evaluieren wir neue Ansätze, um humanoide Robotik in produktive Anwendungen zu überführen.
Im Mittelpunkt steht dabei nicht die Grundlagenforschung, sondern der schnelle Einsatz der Systeme in produktiven Prozessen, z. B. in Produktion und Logistik. Gesucht werden Hands-on-Ingenieur*innen mit hoher Eigenverantwortung, die lernbasierte Robotiksysteme unter realen Bedingungen schnell iterativ entwickeln und produktiv zum Einsatz bringen möchten. xniyctf Mithilfe der gewonnenen Daten erforschen wir, wie sich KI-Policies robuster, effizienter und skalierbarer trainieren und auf reale Hardware übertragen lassen.