Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.
Adaptivität ist für die vernetzte Welt von morgen eine unverzichtbare Eigenschaft. Intelligente Komponenten können Veränderungen in der Umwelt oder im System selbst erkennen, bewerten und sich eigenständig daran anpassen. Als Partner der Wirtschaft entwickelt das Fraunhofer IIS/EAS mit ca. 100 Mitarbeitenden am Standort Dresden Schlüsseltechnologien für adaptive Systeme und bietet innovative Technologien und robuste Lösungen an.
Fertigungsprozesse sind Gegenstand zahlreicher aktueller Forschungsarbeiten im Bereich der Robotik. In modernen Produktionsprozessen entfallen etwa 50 Prozent der Zeit und 30 Prozent der Kosten des gesamten Produktionszyklus auf die Montage. Roboter bieten eine ideale Lösungsmöglichkeit für repetitive Montagevorgänge und werden bereits zahlreich in einer hocheffizienten industriellen Produktion eingesetzt.
Du möchtest Erfahrung mit der Programmierung von Roboterarmen und dem Einsatz von Machine Learning Modellen auf realer Hardware sammeln?
Dann haben wir die richtige Stelle für Dich.
Was Du bei uns tust
- Übertragung von Machine Learning (Reinforcement Learning) Policies aus der Simulation auf die reale Roboterhardware (Sim2Real Transfer)
- Untersuchung von Abweichungen des Systemverhaltens in Simualtion und Realität
- Anbindung an existierende ROS 2 Interfaces und Entwicklung von Lösungen zur Datenerfassung und -darstellung
- Anpassung der Simulation und Implementierung von Methoden, um die Robustheit des Sim2Real Transfers zu erhöhen
Was Du mitbringst
- Du studierst Informationssystemtechnik, Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik oder einen vergleichbaren Studiengang
- Du interessierst dich für Robotik und hast idealerweise schon Erfahrung in der Anwendung von ROS 2
- Du interessierst dich für physische Anwendungen von Machine Learning und hast idealerweise grundlegendes Vorwissen über Reinforcement Learning und populäre Frameworks (PyTorch, JAX)
- Du arbeitest gern selbstständig und hast erste Erfahrungen in einer Programmiersprache (C/C++ oder Python) sowie Grundkenntnisse hinsichtlich Software-Entwicklung und Dokumentation
Was Du erwarten kannst
- Flexibilität in der Arbeitszeitgestaltung und damit optimale Vereinbarkeit von Studium und Praxis
- Offene und kollegiale Arbeit im Team mit abwechslungsreichen Aufgaben
- Interaktion in einem organisationsübergreifenden Netzwerk aus Wissenschaft und Praxis
- Den Freiraum, Dich Deinen Interessen und Fähigkeiten entsprechend zu entwickeln und deine eigenen Ideen einzubringen
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.
Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung.
Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte
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 Dein Interesse geweckt?
Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (PDF: Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse).
Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Du hast Fragen? Dann wende dich an: personal@eas.iis.fraunhofer.de.
Fraunhofer- Institut für Integrierte Schaltungen IIS
www.eas.iis.fraunhofer.de
Bewerbungsfrist: keine
