Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) - Doctoral Network CAVECORE, Dr.-Ing. Sebastian Wrede (Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in)

Kurzbeschreibung der Position

Im CoR-Lab (Research Institute for Cognition and Robotics) ist die folgende Position zu besetzen.

CAVECORE (Continuous, Automated Validation, and Evaluation of Cognitive Robots in Open-Ended Environments) ist ein Marie-Sklodowska-Curie-Actions (MSCA) Doktorandinnennetzwerk, das die nächste Generation von Forschenden ausbildet, um die kognitive Robotik voranzubringen - also Roboter, die in offenen Realweltumgebungen interagieren, lernen und sich anpassen können. Das Netzwerk adressiert eine der zentralen Herausforderungen der KI-gestützten Robotik: die Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit solcher Roboter systematisch und vertrauenswürdig zu evaluieren und zu validieren. Darüber hinaus sind zwei Auslandsaufenthalte in CAVECORE-Partnerinstitutionen geplant. Das Doktorandinnenprojekt DC10 im Rahmen des CAVECORE MSCA-Projekts befasst sich mit der Herausforderung, eine vorhersehbare, transparente und nachweislich sichere Autonomie in der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit zu erreichen, indem eine neue szenariobasierte Spezifikations- und Validierungsmethodik entwickelt wird. Domänenspezifische Modelle mit Konzepten und Metriken für die Mensch-Roboter-Zusammenarbeit, die in Wissensgraphen kodiert sind, sollen die semantische Struktur liefern, die erforderlich ist, um Akzeptanzkriterien auszudrücken, die auch dann noch aussagekräftig sind, wenn Roboter gelernte oder auf Foundation-Models basierende Strategien anwenden. Eine auf digitalen Zwillingen basierende Validierungsumgebung - beispielsweise implementiert in NVIDIA Omniverse - wird Echtzeitmessungen und automatisierte Tests von Roboter- und menschlichen Agenten in kollaborativen Szenarien ermöglichen und so einen hochautomatisierten Spezifikations- und Validierungskreislauf für KI-basierte Robotersysteme unterstützen.

Hauptaufgaben

• Forschung zu erklärbarer, transparenter und zuverlässiger Autonomie für kollaborative Robotersysteme (30 %)

• Modellierung domänenspezifischer Konzepte und Akzeptanzkriterien für die Spezifizierung komplexer Mensch-Roboter-Interaktionsszenarien unter Verwendung von Wissensgraphen (15 %)

• Entwicklung von Mechanismen für die semantische Rückverfolgbarkeit zwischen Spezifikationen, beobachtetem Verhalten und KI-gesteuerten Entscheidungen (15 %)

• Analyse und Bewertung der Übertragbarkeit simulationsbasierter Validierungsergebnisse auf reale kollaborative Roboterszenarien (15 %)

• Verbreitung von Forschungsergebnissen durch wissenschaftliche Publikationen, Präsentationen und Beiträge zur Weiterentwicklung des Fachgebiets (15 %)

• Aufbau einer Digital-Twin-Umgebung für die automatisierte Validierung - z. B. in NVIDIA Omniverse - einschließlich der Entwicklung geeigneter Mess- und Überwachungsmodelle (10 %)

Qualifikationen und Fähigkeiten

Das erwarten wir

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in einem technischen Fachbereich

• fundierte Programmierkenntnisse in Python, C oder Rust

• Erfahrung in Robotik und Simulation oder Softwareentwicklung, insbesondere formale Spezifikation, modellbasierte Entwicklung, automatisierte Tests

• Interesse an KI/ML, erklärbarer Autonomie und Mensch-Roboter-Kollaboration

• Motivation, eine Promotion in einem interdisziplinären Forschungskontext anzustreben

• kooperativer und teamorientierter Arbeitsstil

• selbstständige, zuverlässige und engagierte Herangehensweise an wissenschaftliche Arbeit

• Fähigkeit, Forschungsergebnisse klar zu kommunizieren und zu präsentieren

Das wünschen wir uns

• Kenntnisse in funktionaler Sicherheit und Risikobewertung

• Vertrautheit mit relevanten Normen und ISO-Spezifikationen, z. B. ISO10218-2:2025

• Erfahrung mit szenariobasierten Ansätzen wie OpenSCENARIO2

Arbeitsort / Rahmenbedingungen

• Vergütung nach E13 TV-L

• befristet auf 3 Jahre (§2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)

• Vollzeit

• interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten

• Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten

• Vereinbarkeit von Familie und Beruf

• flexible Arbeitszeiten

• betriebliche Zusatzversorgung (VBL)