Wir fördern die Entwicklung innovativer Lösungen für Robotiksysteme und laden Sie dazu ein, sich auf diesem spannenden Projekt zu beteiligen.
Mögliche Aufgaben dieser Rolle
* Methoden zur Koordination autonomer Roboter in vernetzten Produktionsumgebungen entwickeln
* Echtzeitfähige KI-Algorithmen für Planung, Navigation und dynamische Aufgabenverteilung konzipieren
* Reinforcement Learning, Edge AI und Sensorfusion anwenden, um lernfähige Systeme für sich verändernde Umgebungen zu realisieren
* Digitale Zwillinge und Sim2Real-Transfer einsetzen, um Simulationsergebnisse effizient auf reale Robotikplattformen zu übertragen
* Multimodale Steuerungskonzepte entwerfen und intuitivere Mensch-Roboter-Interaktionen in kollaborativen Szenarien gestalten
Das endgültige Promotionsthema wird mit der Professorin / dem Professor gemeinsam definiert. Die Voraussetzung für die Zusammenarbeit ist die Betreuungszusage sowie eine bestätigte Themenabgrenzung seitens der Professorin / des Professors einer promotionsberechtigten Universität oder Forschungseinrichtung.
Anforderungen an die Qualifikation
* Guter bis sehr guter Hochschulabschluss mit Promotionsberechtigung in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder verwandten Bereichen
* Fundierte Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche: Maschinelles Lernen / Deep Learning, Robotik / ROS / Steuerungstechnik, Bildverarbeitung
* Programmiererfahrung (z.B. Python, C++, ROS)
* Interesse an interdisziplinärer Forschung und komplexen Systemen
* Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und Teamfähigkeit
* Idealerweise erste Erfahrungen mit realen Robotiksystemen oder Simulationen (z.B. Gazebo, Isaac Sim, Omniverse)