Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in - Doctoral Network CAVECORE

Das Doktorand*innenprojekt 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., Das Promotionsvorhaben wird gemeinsam von Dr.-Ing. Sebastian Wrede von der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld und Prof. Dr. Nico Hochgeschwender von der Universität Bremen betreut.,

• 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 %) Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich, die Gelegenheit zur wissenschaftlichen (Weiter-)Qualifikation wird gegeben., * C++, Demonstrations-Fähigkeiten, Forschung, Funktionale Sicherheit, Künstliche Intelligenz, Metriken, Multidisziplinärer Ansatz, Python, Risikoanalyse, Robotics, Rust (Programming Language), Rückverfolgbarkeit, Simulationen, Softwareentwicklung, Test Automation, Wissenschaftliche Publikation, Wissenschaftliche Studien

Persönliche Fähigkeiten

• Eigenmotivation, Entscheidungsfähigkeit, Kommunikation, Teamarbeit, Zuverlässigkeit

Schulabschluss

*, Bachelor

• 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

• 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)