Ottobock

Senior Control Engineer Lead in Prosthetics and Orthotics (d/w/m)

Stellenbeschreibung:

Ziel der Stelle

Der Global Research Hub Deutschland bei Ottobock sucht einen erfahrenen Senior Control Engineering Lead im Bereich Prothetik und Orthopädietechnik (d/w/m) zur Leitung einer speziellen Forschungsgruppe, die sich mit Steuerungsstrategien der nächsten Generation für Prothesen und Orthesen befasst. Unsere Abteilung befindet sich an der Schnittstelle von Mechatronik, Biomechanik und Mensch-Maschine-Interaktion und hat es sich zum Ziel gesetzt, Technologien zu entwickeln, die die Lebensqualität von Menschen mit Mobilitätseinschränkungen messbar verbessern. Diese Position bietet die Gelegenheit, Methoden, die für anspruchsvolle dynamische Systeme entwickelt wurden, auf eine der bedeutendsten Herausforderungen im Gesundheitswesen anzuwenden: Menschen dabei zu helfen, ihre Bewegungsfreiheit und Selbstständigkeit durch intelligente Hilfsmittel zu erhalten oder wiederzuerlangen. Die Position ist im Headquarter am Standort Duderstadt bei Göttingen zu besetzen.

Aufgaben

  • Du übernimmst die Verantwortung für ein projektübergreifendes Spezialthema auf globaler Ebene
  • Du hast die Projektleitung zum Thema Steuerung und Sensorik für Prothesen und Orthesen inne und legst den Umfang von Forschungsprojekten fest, definierst individuelle Ziele, koordinierst Zeitpläne und stellst die Qualität der Ergebnisse sicher
  • Du entwickelst und pflegst eine mehrjährige Forschungsroadmap, die auf die Vision der Abteilung und die übergeordnete Technologievision abgestimmt ist
  • Du vertrittst die Gruppe in abteilungsinternen und funktionsübergreifenden Planungsprozessen als auch nach außen
  • Du berätst interne Partner*innen und identifizierst, initiierst und managst Kooperationen mit externen akademischen Einrichtungen und Technologiepartner*innen
  • Du wirkst mit an Förderanträgen und gemeinsamen Forschungsprogrammen, sofern relevant
  • Du untersuchst, entwirfst und validierst neuartige Steuerungsarchitekturen für Prothesen und Orthesen der unteren und oberen Extremitäten - dabei integrierst Du klassische Methoden (modellprädiktive Regelung, Impedanz-/Admittanzregelung, Beobachterentwurf) mit KI-/ML-Techniken (verstärkendes Lernen, rekurrente Netzwerke, datengesteuerte Systemidentifikation)
  • Du entwickelst und wendest Methoden zur Zustandsschätzung an, einschließlich nichtlinearer Kalman-Filter-Varianten, Sensorfusion und neuronaler Beobachtung, um die Absicht des/r Benutzer*in, den Zustand der Gliedmaßen und den Geländekontext anhand der Sensordaten des Geräts genau zu charakterisieren
  • Du entwirfst und koordinierst experimentelle Validierungsstudien, einschließlich Tests mit Proband*innen unter Einhaltung relevanter Protokolle - zudem analysierst und interpretierst Du die Ergebnisse und passt die Steuerungskonzepte entsprechend an
  • Du bewertest und integrierst intelligente Sensortechnologien (IMUs, EMG, Kraft-/Drehmomentsensoren, Soft-Sensoren) in Steuerungspipelines und bewertest die für den Patientengebrauch relevanten Anforderungen an Signalqualität, Latenz und Robustheit
  • Du vergleichst die Steuerungsleistung mit dem aktuellen Stand der Technik, verfolgst Entwicklungen bei Wettbewerber*innen und neuen Methoden in den Bereichen Wearable-Robotik, Mensch-Roboter-Interaktion und assistive Technologie
  • Du arbeitest zusammen mit den Teams aus den Bereichen Produktentwicklung, Biomechanik und klinische Angelegenheiten, um sicherzustellen, dass die Forschungsergebnisse auf den tatsächlichen Bedürfnissen der Anwender*innen basieren und mit den regulatorischen und sicherheitstechnischen Anforderungen (EU-MDR, EU-KI-Gesetz) vereinbar sind
  • Du erstellst technische Berichte und präsentierst die Ergebnisse vor der internen Führungsspitze und externen Partner*innen
  • Du kümmerst Dich mit um Prozesse rund um die Themen Patentbewertungen und Erfindungsmeldungen

Profil

  • Du hast Deine Promotion oder eine gleichwertige Forschungserfahrung in den Bereichen Regelungstechnik, Mechatronik, Robotik, Elektrotechnik oder einem eng verwandten Fachgebiet abgeschlossen
  • Du bringst mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung von Regelungssystemen für dynamische, sicherheitskritische Anwendungen mit
  • Du kannst Erfahrung in der Leitung eines Forschungsteams, einer Projektgruppe oder einer technischen Arbeitsgruppe mit mehreren Mitarbeitenden vorweisen
  • Du besitzt fortgeschrittene Kenntnisse in der Auslegung und Analyse nichtlinearer Regelungssysteme: modellprädiktive Regelung, Impedanz-/Admittanzregelung, robuste und adaptive Regelung, Stabilitätsanalyse für zeitabhängige Systeme
  • Du kennst Dich aus in der Zustandsschätzung für nichtlineare Systeme: Unscented Kalman Filter (UKF), Extended Kalman Filter (EKF), Partikelfilter oder gleichwertige bayessche Schätzverfahren
  • Du kannst KI-/ML-Methoden in Regelungs- oder Schätzungs-Pipelines integrieren: rekurrente neuronale Netze zur Dynamikmodellierung, Faltungs- oder Klassifikationsnetze zur Kontexterkennung, bestärkendes Lernen zur Policy-Optimierung
  • Du hast Erfahrung mit Systemidentifikationstechniken - sowohl mit modellbasierten (Frequenzbereich, Parameterschätzung) als auch datengesteuerten (neuronale Beobachter, Regressionsmodelle), angewendet auf reale Hardware
  • Du bist bewandert in MATLAB/Simulink für die Modellierung und den Entwurf von Reglern und kennst Dich aus mit Python-basierten ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow oder gleichwertige) für KI-integrierte Pipelines
  • Du hast praktische Erfahrung in der Konzeption und Durchführung experimenteller Validierungsstudien an physikalischen mechatronischen Systemen unter realistischen Betriebsbedingungen
  • Du zeichnest Dich aus durch eine ausgeprägte systemtechnische Denkweise und hast die Fähigkeit, zwischen mathematischem Formalismus und Einschränkungen auf Implementierungsebene zu wechseln, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen
  • Du bist teamorientiert und hast eine interdisziplinäre Ausrichtung - der Umgang mit Biomechaniker*innen, klinischen Partner*innen, Softwareentwickler*innen und Produktentwickler*innen fällt Dir leicht
  • Du kommunizierst klar und präzise in technischen und nicht-technischen Kontexten und kannst komplexe Steuerungskonzepte einem vielfältigen Publikum, einschließlich Kliniker*innen und Geräteanwender*innen vermitteln
  • Deine Vorkenntnisse in den Bereichen Wearable-Robotik, Orthesen oder Prothesen sind von Vorteil, aber nicht erforderlich
  • Deine Englisch-Kenntnisse sind sehr gut und Du kannst Dich auch in deutscher Sprache gut verständigen

Benefits

  • Eine sinnstiftende Tätigkeit in der Medizintechnikbranche, in der Du einen positiven Einfluss auf die Mobilität der Menschen hast
  • Attraktive Vergütung sowie Weihnachts- und Urlaubsgeld
  • 30 Tage Urlaub
  • Vorsorgeleistungen: Betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen
  • Flexibilität: Gleitzeitmodelle und mobiles Arbeiten innerhalb Deutschlands (nach Rücksprache mit der Führungskraft)
  • Gesundheit & Wohlbefinden: EGYM Wellpass, externe Beratung für private und berufliche Anliegen, betriebsärztliche Versorgung
  • Mobilität : Fahrradleasing (JobRad & Bikeleasing)
  • Rabatte & Vergünstigungen: Corporate Benefits und Angebote bei lokalen Partner*innen

Diversität bei Ottobock

Bei Ottobock stehen gegenseitiger Respekt, Freude an der Arbeit und ein wertschätzendes Miteinander im Mittelpunkt. Eine Unternehmenskultur, in der sich alle akzeptiert und wahrgenommen werden, ist für uns genauso zentral wie Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion. Deshalb begrüßen wir ausdrücklich alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Nationalität, Behinderung, ethnischer oder sozialer Herkunft, Religion oder sexueller Orientierung. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Qualifikation besonders berücksichtigt.

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NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    30 Jul 2026
  • Standort:

    Duderstadt

    Einsatzort:

    Berlin, Germany
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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