FZI Forschungszentrum Informatik
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in für Sim2Real-Transfer für die Steuerung mobiler Arbeitsmaschinen (m/w/x)
VollzeitBefristeter Vertragnur vor OrtBerufserfahren
Karlsruhe, Renningen
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in Physical AI für mobile und humanoide Robotik (Promotionsmöglich.) (m/w/x)
Vollzeit, TeilzeitBefristeter VertragVor Ort
Nejo KI-Zusammenfassung
Entwicklung von lernfähigen Roboterskills für mobile Manipulatoren und humanoide Roboter mit Imitation Learning und Behavioural Cloning. Abgeschlossenes Masterstudium in Robotik oder vergleichbar erforderlich. Möglichkeit zur Promotion, Unterstützung beim wissenschaftlichen Profilaufbau.
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Anforderungen
- Sehr gut abgeschlossenes Masterstudium in Robotik, technischer Kybernetik, Mechatronik, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau oder vergleichbar mit Robotikbezug.
- Praktische Erfahrung mit realen Robotersystemen (z.B. Studien-/Abschlussarbeit); Erfahrung mit mobilen Manipulatoren oder humanoiden Robotern willkommen.
- Praktische Kenntnisse in Robot Learning/Machine Learning für Robotik; Lernverfahren idealerweise auf Hardware angewandt.
- Gute Grundlagen in Robotik (Kinematik, Dynamik, Regelung, Bewegungsplanung, Manipulation).
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit moderner Softwareentwicklung; C++ und ROS/ROS2 von Vorteil.
- Erfahrung in Imitation Learning, Learning from Demonstration, Reinforcement Learning, Diffusion-/Flow-basierte Policies, VLA Models, Robot Foundation Models oder Sim-to-Real willkommen.
- Sehr gute Englischkenntnisse; Sehr gute Deutschkenntnisse von Vorteil.
Aufgaben
- Neuartige Ansätze des Robot Learning für mobile Manipulatoren und humanoide Roboter erforschen und robuste, generalisierbare Motor Skills für komplexe Handhabungsaufgaben entwickeln
- Lernfähige Roboterskills mit Imitation Learning, Learning from Demonstration, Behavioural Cloning und weiteren modernen Lernverfahren auf Basis multimodaler Bild-, Kraft-/Momenten- und Roboterdaten entwickeln
- Den vollständigen Robot-Learning-Zyklus von Teleoperation und Datenerfassung über Modelltraining und Simulation bis zur Evaluation auf realen Robotersystemen gestalten
- Roboterfähigkeiten entwickeln, die bei wechselnden Objekten, Umgebungsbedingungen und Prozessvarianten robust, adaptiv und reaktiv arbeiten
- Auf einer über viele Jahre mit Kolleg:innen entwickelten Bibliothek wiederverwendbarer Roboterfähigkeiten aufbauen, diese um lernbasierte Skills erweitern und Fähigkeiten für neue Anwendungen kombinieren
- Erforschen, wie Planungs- und Agentensysteme Roboterskills automatisch auswählen, parametrieren und zu längeren Handlungsabläufen kombinieren
- Eigene Verfahren auf realen mobilen Manipulatoren und humanoiden Robotern einsetzen
Ausbildung
Master-Abschluss
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
PythonC++ROS/ROS2Robot LearningMachine LearningImitation LearningLearning from DemonstrationReinforcement LearningDiffusion-/Flow-basierte PoliciesVLA ModelsRobot Foundation ModelsSim-to-Real
Benefits
Sicherer Arbeitsplatz
- Weiterbeschäftigung angestrebt
- Schwerbehinderten Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt
Karriere- und Weiterentwicklung
- Möglichkeit zur Promotion
Mentoring & Coaching
- Unterstützung beim Aufbau eines wissenschaftlichen Profils
- Austausch mit Expert*innen
- Förderung der beruflichen Entwicklung von Frauen
Weiterbildungsangebote
- Hands-ons und Seminare
- Vielfältige Angebote zur persönlichen Weiterbildung
Sonstige Vorteile
- Unterstützung für Ausgründungen
Gemeinnützige Ausrichtung
- Förderung der Chancengerechtigkeit
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Vielfalt der Kompetenzen
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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ResearchStuttgart
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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