Bachelorand / Masterand (w/m/d) Robotik & Künstliche Intelligenz

Windmöller & Hölscher; Lengerich; On-site; EUR 19,000 - 30,000; Full time

Job summary

Windmöller & Hölscher KG sucht eine engagierte Studierende/Studenten im Bereich Informatik oder Elektrotechnik, Mechatronik oder vergleichbar, um moderne Robotik-Methoden zu erproben. Sie arbeiten an einer Dual-Arm-Teleoperationsplattform und bauen eine wiederholbare Entwicklungs- und Trainingsumgebung auf.

Sie definieren praxisnahe Robotik-Aufgaben, erstellen Demonstrationsdaten per Teleoperation und trainieren Modelle zur autonomen Ausführung.

Qualifications

• Sie studieren derzeit Informatik, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik, Mechatronik, Maschinenbau oder eine vergleichbare Fachrichtung.
• Sie begeistern sich für Robotik, künstliche Intelligenz und moderne Machine-Learning-Verfahren.
• Idealerweise verfügen Sie bereits über erste Erfahrungen mit Python, Linux, Computer Vision oder Machine-Learning-Frameworks.
• Sie haben Interesse daran, aktuelle Forschungsergebnisse praktisch auf reale Automatisierungsaufgaben zu übertragen.
• Sie verfügen über eine strukturierte und analytische Arbeitsweise und bringen eine hohe Leistungs- sowie Lernbereitschaft mit.
• Sie verfügen über gute Englischkenntnisse und kennen sich mit den gängigen MS-Office-Anwendungen aus.

Responsibilities

• Sie führen fundierte Einarbeitung in moderne Verfahren aus Robot Learning, Imitation Learning und Vision-Language-Action-Modellen durch.
• Sie nehmen eine existente Teleoperationsplattform auf Basis von Hugging Face LeRobot und SO-ARM101 in Betrieb und bauen eine reproduzierbare Entwicklungs- und Trainingsumgebung auf.
• Sie recherchieren aktuelle Robot-Learning-Ansätze, vergleichen Modelle und wählen ein geeignetes Verfahren aus.
• Sie definieren eine geeignete Manipulationsaufgabe aus dem Umfeld der Papierbeutelherstellung und zeichnen Demonstrationsdaten über Teleoperation auf.
• Sie trainieren bzw. adaptieren ein Modell und implementieren die autonome Ausführung der Aufgabe.
• Sie führen Praxistests durch und bewerten System hinsichtlich Zuverlässigkeit, Robustheit, Trainingsaufwand und Übertragbarkeit.
• Sie erarbeiten eine Einschätzung zu Möglichkeiten und Grenzen lernbasierter Robotik im Maschinenbau.

Skills

Robotik

Künstliche Intelligenz

Machine Learning

Python

Linux

Computer Vision

ML-Frameworks

Education

Informatik

Elektrotechnik

Automatisierungstechnik

Mechatronik

Maschinenbau

Tools

LeRobot

SO-ARM101

Job description

GARANTIERT ABWECHSLUNGSREICH

• Nach einer fundierten Einarbeitung beschäftigen Sie sich intensiv mit modernen Verfahren aus den Bereichen Robot Learning, Imitation Learning und Vision-Language-Action-Modelle
• Sie nehmen eine bestehende Dual-Arm-Teleoperationsplattform auf Basis von Hugging Face LeRobot und SO-ARM101 in Betrieb und bauen eine reproduzierbare Entwicklungs- und Trainingsumgebung auf
• Sie recherchieren aktuelle Robot-Learning-Ansätze, vergleichen geeignete Modelle und wählen ein Verfahren für die praktische Umsetzung aus
• Sie definieren eine geeignete Manipulationsaufgabe aus dem Umfeld der Papierbeutelherstellung und zeichnen hierfür Demonstrationsdaten über Teleoperation auf
• Sie trainieren beziehungsweise adaptieren ein geeignetes Modell und implementieren die autonome Ausführung der ausgewählten Aufgabe
• Sie führen systematische Praxistests durch und bewerten das System hinsichtlich Zuverlässigkeit, Robustheit, Trainingsaufwand und Übertragbarkeit auf weitere industrielle Anwendungen
• Auf Basis Ihrer Ergebnisse erarbeiten Sie eine fundierte Einschätzung zu den Möglichkeiten und Grenzen lernbasierter Robotik im Maschinenbau

GARANTIERT ERFOLGSVERSPRECHEND

• Sie studieren derzeit Informatik, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik, Mechatronik, Maschinenbau oder eine vergleichbare Fachrichtung
• Sie begeistern sich für Robotik, künstliche Intelligenz und moderne Machine-Learning-Verfahren
• Idealerweise verfügen Sie bereits über erste Erfahrungen mit Python, Linux, Computer Vision oder Machine-Learning-Frameworks
• Sie haben Interesse daran, aktuelle Forschungsergebnisse praktisch auf reale Automatisierungsaufgaben zu übertragen
• Sie verfügen über eine strukturierte und analytische Arbeitsweise und bringen eine hohe Leistungs- sowie Lernbereitschaft mit
• Sie verfügen über gute Englischkenntnisse und kennen sich mit den gängigen MS-Office-Anwendungen aus