Promotion (PhD): KI-basierte Lernstrategien für Smart Manufacturing im europäischen... / REF283850L

Job Title

Promotion (PhD): KI-basierte Lernstrategien für Smart Manufacturing im europäischen...

Company

Robert Bosch GmbH

Employment

Vollzeit, befristet für 12 Monate

Location

Stuttgart, ARENA2036 (Smart Manufacturing Facility)

Job Description

Im Rahmen der Promotion wird aktiv an der Forschung, Entwicklung und Validierung von GPAI-gesteuerten Robotiksystemen für die Maschinenbeschickung im Smart Manufacturing mitgearbeitet.

Responsibilities

• Entwicklung von Algorithmen und Modellen: Fokus auf die Integration von KI (System 1/2) für die robuste Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Planung in Industrierobotern.
• Bearbeitung strategisch relevanter Themen: Transferlernen für verschiedene Produkttypen, flexible sequentielle Entscheidungsfindung in unsicheren, dynamischen Umgebungen, Szenenverständnis/Weltmodelle sowie die effektive und natürliche Benutzererfahrung bei der Steuerung von Humanoiden.
• Mitarbeit in spezifischen Work Packages des HORIZON Projektes: Aktive Beteiligung an Aufgabenpaketen, wie die Spezifikation von Anforderungen, die Entwicklung von GenAI-gestützter Navigation und Planung, multimodaler, menschenzentrierter Wahrnehmung, effizienter Umgebungswahrnehmung, der Integration von Toolbox-Komponenten und der Evaluierung in Anwendungsfällen.
• Validierung und Demonstration: Unterstützung bei der Erstellung und Durchführung von Demonstrationen der entwickelten GPAI-Werkzeuge in einer Fertigungslinie in der ARENA2036 in Stuttgart. Dies kann den Einsatz von (humanoiden) Robotern beinhalten.
• Ausbildung: sehr gut abgeschlossenes Masterstudium (M.Sc.) in einem relevanten ingenieurwissenschaftlichen, technischen oder naturwissenschaftlichen Fachbereich, vorzugsweise in Informatik, Robotik, Künstliche Intelligenz, Elektrotechnik, Mechatronik oder Maschinenbau.
• Erfahrungen und Know-how: General Purpose AI (GPAI) und fortgeschrittene KI-Konzepte (insb. System 1/2), Robotik (Kinematik, Navigation, Manipulation, Mensch-Roboter-Interaktion), Maschinelles Lernen (Schwerpunkte: Transferlernen, Reinforcement Learning, Self-Supervised Learning, Generative AI (GenAI), Continual Learning, Evolutionäres Lernen), Multimodale Wahrnehmung und Unsicherheitsquantifizierung, Weltmodelle und Simulationstechnologien.
• Qualifikation: starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten, Erfahrung in der Implementierung von Algorithmen und Systemen in Robotik und ML, praktische Erfahrung mit Robotik-Frameworks (z. B. ROS), Erfahrung mit Simulationsumgebungen (z. B. Webots) und synthetischer Datengenerierung, Fähigkeit zur Arbeit in komplexen, dynamischen und unsicheren Umgebungen. Persönlichkeit und Arbeitsweise: hohe Eigeninitiative und Motivation für komplexe Forschungsprobleme, Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke für die Zusammenarbeit im internationalen Forschungskonsortium, ausgeprägtes Interesse an der Anwendung von KI in realen Robotik-Anwendungen und der Gestaltung zukünftiger Fertigungsprozesse, Verständnis für und Engagement für die Prinzipien von vertrauenswürdiger und erklärbarer KI (Trustworthy AI, Explainable AI) und ethischen Aspekten der Robotik.
• Sprachen: sehr gute Englischkenntnisse für die Arbeit in einem internationalen Konsortium.

Qualifications

• Ausbildung: sehr gut abgeschlossenes Masterstudium (M.Sc.) in einem relevanten ingenieurwissenschaftlichen, technischen oder naturwissenschaftlichen Fachbereich, vorzugsweise in Informatik, Robotik, Künstliche Intelligenz, Elektrotechnik, Mechatronik oder Maschinenbau.
• Erfahrungen und Know-how: General Purpose AI (GPAI) und fortgeschrittene KI-Konzepte (insb. System 1/2), Robotik (Kinematik, Navigation, Manipulation, Mensch-Roboter-Interaktion), Maschinelles Lernen (Transferlernen, Reinforcement Learning, Self-Supervised Learning, Generative AI (GenAI), Continual Learning, Evolutionäres Lernen), Multimodale Wahrnehmung und Unsicherheitsquantifizierung, Weltmodelle und Simulationstechnologien.
• Qualifikation: starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten, Erfahrung in der Implementierung von Algorithmen und Systemen in Robotik und ML, praktische Erfahrung mit Robotik-Frameworks (z. B. ROS), Erfahrung mit Simulationsumgebungen (z. B. Webots) und synthetischer Datengenerierung, Fähigkeit zur Arbeit in komplexen, dynamischen und unsicheren Umgebungen.
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: hohe Eigeninitiative und Motivation für komplexe Forschungsprobleme, Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke für die Zusammenarbeit im internationalen Forschungskonsortium, ausgeprägtes Interesse an der Anwendung von KI in realen Robotik-Anwendungen und der Gestaltung zukünftiger Fertigungsprozesse, Verständnis für und Engagement für die Prinzipien von vertrauenswürdiger und erklärbarer KI (Trustworthy AI, Explainable AI) und ethischen Aspekten der Robotik.
• Sprachen: sehr gute Englischkenntnisse für die Arbeit in einem internationalen Konsortium.

Additional Information

Wir bieten flexible Arbeitsmodelle, z. B. Teilzeit, mobiles Arbeiten und Jobsharing. Vielfalt und Inklusion sind für uns fest verankert; Bewerbungen sind unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.