Das Department of Computer Science & Artificial Intelligence an der UTN bietet derzeit zwei Promotionsstellen (voll finanziert, 3 Jahre, 100 %, Vergütung nach TV-L E13) gemeinsam in der Machine Intelligence (MI) Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Lukas Rosenberger Schmid und der Assistive and Rehabilitation Robotics (ARR) Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Simone Kager an.
Wir suchen hochmotivierte, selbstständige und talentierte Persönlichkeiten zur Verstärkung unseres dynamischen und internationalen Forschungsteams. Wir haben weltweit führende Expertise in den Bereichen Mensch-zentrierter Robotik und KI aufgebaut und möchten die Grenzen der nächsten Generation von Robotern erweitern, welche Menschen verstehen und sich an sie anpassen können um natürlich mit ihnen zu interagieren.
Wir suchen zwei Promovierende um an diesem Thema zu arbeiten, eine Position ist in Wahrnehmung und Lernen für Mensch-Roboter-Interaktion (HRI) in der MI Gruppe verankert und expandiert in Richtung physischer HRI mit der ARR Gruppe, die zweite Stelle ist umgekehrt in ARR verankert und expandiert in Richtung MI.
Zu diesem Zweck werden Sie interdisziplinäre Methoden und fundierte Theorie zusammenführen und dabei auf probabilistische Inferenz, Optimierung, maschinelles Lernen, Foundation-Modelle, Mechanik, Regelung, und HRI zurückgreifen, um robotische Systeme zu entwickeln, die in der realen Welt über verschiedene Roboterplattformen, Sensoren und Anwendungsbereichen, von unterstützenden bis zu mobilen Robotern hinweg zuverlässig funktionieren.
Bitte geben Sie in der Bewerbung an, ob Sie die Stelle ausgehend von MI oder ARR vorziehen.
Ihre Aufgaben:
Die erfolgreiche Kandidatin bzw. der erfolgreiche Kandidat wird unter Anleitung und Unterstützung der PIs ein eigenständiges Forschungsprofil entwickeln, die Perspektiven der eigenen Forschung in die Aktivitäten der Machine Intelligence und der Assistive and Rehabilitation Robotics Forschungsgruppen sowie des Derpartments Computer Science & Artificial Intelligence einbringen und zugleich von den vielfältigen Perspektiven und der Expertise des Teams profitieren.
Ihre Aufgaben umfassen:
- Durchführung eigenständiger Forschung an den Grenzen der Mensch-zentrierten Robotik und der KI
- Mitwirkung an der Erforschung und Entwicklung von Methoden, Algorithmen und Machine-Learning-Frameworks
- Beitrag zur Konzeption, Implementierung und Validierung dieser Methoden auf physischen Robotern und Systemen
- Veröffentlichung der Forschungsergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen sowie Präsentation auf internationalen Konferenzen
- Mitwirkung bei der Konzeption und Betreuung von Studierendenprojekten, Unterstützung von Lehrveranstaltungen sowie Teilnahme am akademischen Leben des Departments und der Forschungsgruppen
Ihr Profil:
Wir suchen Kandidatinnen und Kandidaten, die begeistert sind, die Grenzen der Mensch-zentrierten Robotik und KI zu erweitern und in diesem Bereich ein eigenständiges Forschungsprofil zu entwickeln.
Erforderliche Qualifikationen umfassen:
- Ein qualifizierender Abschluss (M.Sc. oder gleichwertig) in Robotik, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Medizintechnik oder einem verwandten Fachgebiet
- Hohe Motivation and Ambition für eine Forschungstätigkeit im akademischen Umfeld
- Großes Interesse und fundierte Kenntnisse im Bereich Mensch-zentrierten Robotik, physichen Mensch-Roboter Interaktion und KI oder eng verwandter Gebiete
- Programmiererfahrung in Python, C++ und/oder Matlab oder verwandten Sprachen
- Unabhängige Arbeitsweise und Fähigkeit mehrere Aufgaben parallel zu managen
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wenn Sie bereits Erfahrung in einem der folgenden Bereiche haben kann das ein Vorteil sein:
- Robot Operating System (ROS) / ROS2.
- Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch oder vergleichbare).
- Linux, Docker, and Benutzung von HPC clusters.
- Praktische Erfahrung mit Robotik- oder Sensorhardware.
- Vorerfahrung mit Nutzer:innenstudien.
Ausgewählte Highlights dieser Position umfassen:
- Eine einzigartige Möglichkeit, in einem interdisziplinären Robotik Umfeld zwischen MI and ARR zu arbeiten und zu lernen, das sowohl fest in einer Disziplin verwurzelt ist als auch eine umfassende interdisziplinäre Zusammenarbeit bietet
- Umfangreiches und individuell zugeschnittenes Mentoring sowie Karriereentwicklung mit jungen aber etablierten PIs
- Vollständig intern finanzierte Stelle – Fokus auf Grundlagenforschung ohne externe Vorgaben oder Berichtspflichten
- Entwicklung zur/zum Full-Stack-Robotiker/in mit Schwerpunkt auf rechnergestützten Methoden sowie Erfahrung in realen Anwendungen und Roboter Einsätzen
- Zugang zu breiter und tiefgehender Expertise in den Gruppen und dem Department, umfangreichen Rechenressourcen sowie vielfältiger Robotik-Hardware
- Aufbau eines starken Netzwerks – Kooperationen innerhalb der Gruppen und des Departments sowie Forschungsaufenthalte und Praktika in Wissenschaft und Industrie sind möglich und erwünscht
- Neben der Forschung: Entwicklung und Anwendung von Fähigkeiten im Projektmanagement, Mentoring und in der Lehre unter Anleitung und Unterstützung des PI
Interessiert?
Wenn Ihr Profil den Anforderungen entspricht, laden Sie bitte folgende Dokumente mit ihrer Bewerbung hoch:
- Ein Persönliches Motivationsschreiben, in dem Sie die Gründe für Ihren Promotionswunsch an der UTN darlegen und weshalb Sie sich für dieses Forschungsfeld und das Department interessieren
- Ein vollständiger chronologischer, tabellarischer Lebenslauf in englischer Sprache
- Nachweise über Ihre Studienabschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc.) oder gleichwertige Qualifikationen
- Transcript of Records, Diploma Supplements oder Kursübersichten ihrer Studienabschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc. oder gleichwertige Abschlüsse)
Bitte beachten: Falls Sie Ihre Abschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc. oder gleichwertige Abschlüsse) im Ausland erhalten haben, müssen Sie stets die Originalversion zusammen mit einer Übersetzung ins Englische oder Deutsche einreichen. Die Übersetzung muss von einem staatlich geprüften Übersetzer/einer staatlich geprüften Übersetzerin angefertigt worden sein und über ein offizielles Siegel verfügen.
Dokumente, deren Originalsprache Englisch ist, müssen nicht übersetzt werden. Falls ihr Motivationsschreiben primär KI generiert oder assistiert erscheint, sind Ihre Chancen in die nähere Auswahl zu kommen möglicherweise nicht sehr hoch. Wir möchten erfahren warum und in welchem Bereich Du forschen möchtest.
Sollten Sie in die engere Auswahl kommen, erhalten Sie eine Einladung zu einem Interview, bei dem Sie Ihre Forschungsarbeit vorstellen können. Bewerbungen werden laufend evaluiert, wir ermutigen interessierte Kandidaten und Kandidatinnen sich frühzeitig zu bewerben.
Weitere Informationen zum Bewerbungsprozess und den Aufnahmebedingungen finden Sie unter https://www.utn.de/ueber/graduate-school/promotionsleitfaden/#bewerbung
Weitere Informationen zur Entgeltgruppe TV-L E13 finden Sie unter https://oeffentlicher-dienst.info/tv-l/allg/.
Bitte beachten: Reisekosten und sonstige im Rahmen der Bewerbung anfallende Aufwände können nicht von uns erstattet werden.
Sie haben Fragen?
Bitte richten Sie alle inhaltlichen Anfragen an Prof. Dr. Lukas Rosenberger Schmidt (lukas.schmid@utn.de) und Prof. Dr. Simone Kager (simone.kager@utn.de).
Bei allgemeinen Fragen wenden Sie sich bitte an stars@utn.de.