Doktorand/in – Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) im Bereich Robotik und maschinelles Lernen (Robot Learning)

Der Lehrstuhl für Multimodal Intelligent Interaction forscht an der Schnittstelle von Robotik, Künstlicher Intelligenz und Mensch-Roboter-Interaktion. Im Mittelpunkt stehen die autonome Bewältigung komplexer Aufgaben durch Roboter, ihre intuitive Instruktion und die natürliche multimodale Interaktion zwischen Menschen und Robotern. Dazu entwickeln und untersuchen wir lernbasierte und wissensbasierte Verfahren, Methoden der Aufgaben- und Bahnplanung sowie Softwarearchitekturen für intelligente Systeme. Anwendungen liegen insbesondere in der Industrie- und Servicerobotik sowie in soziotechnischen Assistenzsystemen.

• Eigenverantwortliche wissenschaftliche Bearbeitung eines Forschungsthemas im Bereich Robot Learning und autonome Manipulation mit dem Ziel der Promotion
• Entwicklung, Implementierung und reproduzierbare experimentelle Evaluation neuer Verfahren in Simulation und auf realen Robotersystemen
• Mitarbeit in Forschung und Lehre am Lehrstuhl
• Präsentation von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen und Publikation in international anerkannten Fachzeitschriften
• Umsetzung und Weiterentwicklung von Roboter-Demonstratoren in Forschung und Lehre
• Durchführung von Lehrveranstaltungen, Betreuung von Seminar- und Abschlussarbeiten

• Mindestens guter Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Informatik oder einem fachlich vergleichbaren Studiengang mit ausgeprägtem Informatikschwerpunkt
• Sehr gute Informatik- und Mathematik-Kenntnisse sowie fundierte Kenntnisse in Robotik und maschinellem Lernen
• Sehr gute Programmierkenntnisse (u.a. C++, Python) sowie Erfahrung in der eigenständigen Umsetzung algorithmischer Verfahren, z.B. im Rahmen einer Projekt- oder Abschlussarbeit
• Praktische Erfahrung in der Implementierung, dem Training und der Evaluation maschineller Lernverfahren mit einem aktuellen Framework (z.B. PyTorch) sowie mit einer physikbasierten Simulationsumgebung (z.B. MuJoCo, Isaac Sim)
• Erfahrungen mit realen Robotersystemen (z.B. Franka Research 3) und Robotik-Frameworks wie ROS sind von Vorteil
• Klare Motivation zur Promotion und ausgeprägtes Interesse daran, eigene wissenschaftliche Fragestellungen zu entwickeln, Methoden kritisch zu untersuchen und Ergebnisse zu veröffentlichen
• Ausgeprägte Fähigkeit zum analytischen, konzeptuellen und selbstständigen Arbeiten sowie hohe Kommunikations- und Teamfähigkeit
• Sehr gute Kenntnisse in deutscher und englischer Sprache, welche die Durchführung von Lehrveranstaltungen und die Betreuung Studierender ermöglichen

Die Stelle (100% der regelmäßigen Arbeitszeit, Entgeltgruppe E13 TV-L) ist zunächst befristet für 2 Jahre zu besetzen mit Option der Verlängerung und dem Ziel der Promotion.

Die Universität Bamberg verfügt mit acht KI-Professuren und dem Bamberger Zentrum für Künstliche Intelligenz (BaCAI) über ein breites Forschungsumfeld in der Künstlichen Intelligenz.

Die Universität Bamberg ist bestrebt, den Anteil von Frauen in Forschung und Lehre zu erhöhen und fordert daher qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber (m/w/d) werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt berücksichtigt. Die Otto-Friedrich-Universität Bamberg wurde von der Hertie-Stiftung als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Sie setzt sich besonders für die Vereinbarkeit von Familie und Erwerbsleben ein.

Ihre Bewerbung mit vollständigen und aussagekräftigen Unterlagen bestehend aus

• Anschreiben (u.a. Motivation für Promotion und Interesse an der ausgeschriebenen Forschungsrichtung; inhaltlicher und technischer Beitrag zu einer relevanten Projektarbeit),
• Lebenslauf,
• Zeugnisse und Transcript of Records für Bachelor und Master,
• Kopie der Bachelor- und Masterarbeit

senden Sie bitte elektronisch (zusammengefasst zu einer Datei im PDF-Format, max. 10 MB) unter Angabe des frühestmöglichen Eintrittstermins sowie der Kennziffer "MII-202611-ROB" an die angegebene E-Mail-Adresse.

Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir nur Bewerbungen berücksichtigen können, die den oben genannten Anforderungen entsprechen.

Bewerbungsfrist: 29.11.2026