Doktorandin / Doktorand KI-Methoden Robotik Jobs

Sie suchen nach Stellen als Doktorandin oder Doktorand im Bereich KI-Methoden für die Robotik? Diese einzigartige Karriereposition an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen mit der physischen Welt der Roboter bietet herausfordernde und zukunftsweisende Forschungsmöglichkeiten. Als Doktorand in diesem Feld widmen Sie sich der grundlagen- und anwendungsorientierten Forschung, um die nächste Generation intelligenter Roboter zu ermöglichen. Diese Rolle vereint theoretische Informatik mit praktischer Ingenieursarbeit und ist ideal für Absolventen, die ihre akademische Laufbahn vertiefen und gleichzeitig an konkreten, innovativen Lösungen mitarbeiten möchten. Typische Aufgaben und Verantwortlichkeiten in solchen Promotionsstellen umfassen die Erforschung und Entwicklung neuartiger KI-Algorithmen speziell für robotische Anwendungen. Dazu gehört die Arbeit an Themen wie autonome Navigation und Pfadplanung in dynamischen Umgebungen, die robuste Objekterkennung und -manipulation mittels Computer Vision sowie die Entwicklung von Steuerungs- und Entscheidungsarchitekturen. Ein zentraler Fokus liegt häufig auf Methoden des Maschinellen Lernens, insbesondere Reinforcement Learning, um Robotern beizubringen, komplexe Aufgaben durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu meistern. Die Erstellung und Nutzung realistischer Simulationen für das Training (Sim2Real) sowie die Implementierung und Validierung der Algorithmen auf echten Roboterplattformen sind wesentliche Bestandteile der Arbeit. Oft forschen Doktoranden auch an der Koordination von Roboter-Schwärmen (Multi-Agenten-Systeme) oder an der Gestaltung einer sicheren und intuitiven Mensch-Roboter-Interaktion. Für diese anspruchsvollen Stellen werden von Bewerbern in der Regel ein überdurchschnittlicher Master- oder vergleichbarer Hochschulabschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einem verwandten Fachgebiet erwartet. Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse in den Kernbereichen sind essentiell: Dazu zählen fortgeschrittene Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning, Erfahrung mit Robotik-Frameworks wie ROS (Robot Operating System) sowie solide Programmierfähigkeiten, vorzugsweise in Python und/oder C++. Ein starkes analytisches Denkvermögen, die Fähigkeit zu selbstständiger und strukturierter wissenschaftlicher Arbeit sowie Teamfähigkeit für die Zusammenarbeit in interdisziplinären Forschungsgruppen sind grundlegend. Von Vorteil sind häufig erste Erfahrungen mit Robotik-Hardware, Sensorik oder Simulationswerkzeugen wie Gazebo. Wenn Sie sich für eine Promotion in diesem faszinierenden Feld interessieren, erwarten Sie Stellen, die Sie in die Lage versetzen, die Grenzen des technisch Möglichen zu verschieben und an der Gestaltung einer automatisierten Zukunft mitzuwirken.