Doktorand*in Verteilte Generative KI für die Robotik

Fraunhofer IMS; Duisburg; Vor Ort; EUR 45.000 - 75.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Zentrum für Künstliche Intelligenz sucht einen engagierten Doktoranden, der an der Schnittstelle von Technologie und Forschung arbeitet. Sie werden die Möglichkeit haben, an zukunftsweisenden Projekten im Bereich der verteilten generativen KI zu arbeiten, die die Effizienz und Intelligenz von Robotern steigern. Mit einem starken Fokus auf praktische Anwendungen und der Unterstützung durch erfahrene Mentoren werden Sie Ihre Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen präsentieren. Diese Position bietet Ihnen die Chance, Ihre Karriere in einem dynamischen Umfeld voranzutreiben und gleichzeitig einen bedeutenden Beitrag zur technologischen Entwicklung zu leisten.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Mobiles Arbeiten

Betriebliche Altersvorsorge

Zuschuss zum Deutschland-Ticket Job

Kostenlose Parkplätze

Unterstützungsangebote für Familie und Beruf

Corporate Benefits

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik oder verwandten Bereichen.
• Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz und Programmierung.

Aufgaben

• Entwicklung und Evaluierung von Methoden für verteilte generative KI.
• Umsetzung von KI-Methoden in einem Framework für Robotik-Projekte.

Kenntnisse

Künstliche Intelligenz

Reinforcement-Learning

Python

Roboter-Programmierung

Kreativität

Kommunikationsfähigkeit

Ausbildung

M.Sc. in Informatik

Diplom in Mathematik

Diplom in Physik

Diplom in Elektrotechnik

Diplom in Maschinenbau

Tools

PyTorch

Scikit-Learn

ROS

ROS2

Jobbeschreibung

Das neugegründete Zentrum für angewandte Künstliche Intelligenz Duisburg (ZaKI.D) will mit zukunftsträchtigen KI-Technologien die regionale Wirtschaft bei der Transformation in Duisburg und in den angrenzenden Regionen unterstützen. Technologischer Schwerpunkt des ZaKI.D bildet die eingebettete Künstliche Intelligenz auf ressourcenbeschränkten Geräten wie z.B. Sensoren, Smart Devices oder Robotern. Damit wollen wir diese sicherer und intelligenter machen, Fertigungsprozesse optimieren, die Qualität von Produkten erhöhen und den ökologischen Fußabdruck minimieren.

Verteilte Generative Künstliche Intelligenz (KI) stellt einen innovativen Ansatz dar, bei dem das Prinzip des Federated Learning genutzt wird, um das parallele Lernen von Roboter-Skills zu beschleunigen. Diese Methode ermöglicht eine dezentrale Datenverarbeitung, bei der KI-Modelle direkt auf den Geräten oder in einer großen Anzahl von Simulationen trainiert werden, ohne dass sensible Daten zentral gespeichert werden müssen. Im Ergebnis wird die autonome Handlungsfähigkeit von Robotern verbessert und ihre Interaktion mit der Umgebung optimiert. Ziel der Promotionsarbeit ist die Erforschung der zugrundeliegenden Methodik und Algorithmik, die Entwicklung neuer Methoden sowie deren Analyse und Bewertung. Die entwickelten Methoden sollen durch Implementierung eines Frameworks für verteiltes Generatives KI-Training, das die Integration und Kooperation verschiedener Roboter in einem Netzwerk ermöglicht, im Rahmen von konkreten Umsetzungsprojekten mit Kunden im ZaKI.D evaluiert werden.

Was Sie bei uns tun

• Zunächst befassen Sie sich umfassend mit dem Stand der Wissenschaft und erarbeiten die theoretischen Grundlagen des Federated Learnings, der verteilten generativen KI und des Reinforcement-Learnings.
• Basierend auf existierenden Bibliotheken und Frameworks (z.B. ROS, ROS2) etablieren Sie eine Simulationsumgebung für verteilte Modelltrainings- und Evaluierungsprozesse.
• Anhand konkreter Fragestellungen im Bereich der Produktion mit Robotern entwickeln, implementieren und evaluieren Sie neue Methoden im Bereich der verteilten generativen Künstlichen Intelligenz (z.B. für Trajektorien-Generierung, robotische Manipulation).
• In enger Kooperation mit weiteren Mitarbeitenden im ZaKI.D setzen Sie die Methoden in einem verteilten generativen KI-Framework um, das Sie in der Praxis im Rahmen von ZaKI.D-Umsetzungsprojekten bei Industriekunden einsetzen.
• Die Ergebnisse Ihrer experimentellen Arbeiten veröffentlichen Sie als wissenschaftliche Publikationen und präsentieren sie auf internationalen Konferenzen sowie in den Projektmeetings mit den externen Partnern.
• Darüber hinaus betreuen Sie studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte sowie Bachelor- und Masterarbeiten.
  
  

Was Sie mitbringen

• Sehr gut abgeschlossenes Studium (M.Sc. oder Uni-Diplom) in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren technischen/naturwissenschaftlichen Studiengang.
• Vertiefte Know-how (idealerweise in Form einer Master- oder Diplomarbeit) im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit Fokus auf Reinforcement-Learning, generativer KI oder im Bereich der Regelungstechnik für die Robotik.
• Kenntnisse in der Programmiersprache Python und mit einschlägigen Tools/Frameworks wie PyTorch, Scikit-Learn, ROS/ROS2 o.ä.
• Eine systematische und eigenständige Arbeitsweise, gepaart mit Kreativität, Hands-on-Mentalität und Kommunikationssicherheit in Deutsch und/oder Englisch.
  
  

Was Sie erwarten können

• Promovieren Sie innerhalb von 3 Jahren in einem anwendungsorientierten Thema. Sie können für Ihre praktischen Arbeiten auf sämtliche institutseigene Reinräume und Labore zugreifen. Lehrverpflichtungen werden Ihnen nicht übertragen. Der Doktorgrad wird von der Universität Duisburg-Essen verliehen.
• Während der Promotionszeit werden Sie durch begleitende Angebote unterstützt. So profitieren Sie u. a. von regelmäßigen Promovenden-Coachings, zusätzlicher Betreuung durch Ihre institutsinterne Betreuungsperson sowie dem halbjährlich stattfindenden Doktorandenvortrag vor unserem Doktormütter/-vätergremium mit direkter Feedbackrunde. Zudem lernen Sie bereits während Ihrer Promotion, professionelle Methoden des Projektmanagements sicher anzuwenden und bei der Projektakquise zu unterstützen.
• Bei fristgerechter Einreichung der Dissertation gibt es die Option im Rahmen eines Anschlussvertrags die Forschungsarbeiten weiter zu vertiefen bzw. in andere Bereiche zu wechseln.
• Die Vollzeitstelle als Doktorand*in mit halber Vergütung bietet 50% der Zeit für Ihre Promotion sowie 50% für die Mitarbeit in Forschungsprojekten als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in.
• Flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit mit integrierter Kernarbeitszeit von grundsätzlich 9:30 - 15:00 Uhr, Freitag von 9:30 - 13:00 Uhr) und mobiles Arbeiten an bis zu zwei Tagen für eine bessere Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben.
• Betriebliche Altersvorsorge (VBL) und Zuschuss zum Deutschland-Ticket Job.
• Sehr gute Verkehrsanbindung mit ÖPNV/Auto sowie kostenlose Parkplätze und überdachte Fahrradstellplätze für Mitarbeitende.
• Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf: Mit-Kind-Büro, Kindernotbetreuung und Beratungsleistungen zu Homecare-Eldercare etc. in Kooperation mit dem pme Familienservice.
• Corporate Benefits: Vergünstigte Angebote namhafter Hersteller und Marken.
  
  

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die Stelle ist auf 3 Jahre befristet. Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:

Herr Adam Smieja

Telefon: [phone]

E-Mail: [e-mail]

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

www.ims.fraunhofer.de

Kennziffer: 79427 Bewerbungsfrist: