Im CoR-Lab (Research Institute for Cognition and Robotics) ist die folgende Position zu besetzen:
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) - Doctoral Network CAVECORE, Dr.-Ing. Sebastian Wrede
CAVECORE (Continuous, Automated Validation, and Evaluation of Cognitive Robots in Open-Ended Environments) ist ein Marie-Sklodowska-Curie-Actions (MSCA) Doktorand*innennetzwerk, 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 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.
Bitte beachten Sie, dass gemäß den Vorgaben des Drittmittelgebers nur Bewerber*innen berücksichtigt werden können, die in den letzten drei Jahren maximal 12 Monate in Deutschland verbracht haben.
- 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.
- 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)
- 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
- Kenntnisse in funktionaler Sicherheit und Risikobewertung
- Vertrautheit mit relevanten Normen und ISO-Spezifikationen, z. B. ISO10218-2:2025
- Erfahrung mit szenariobasierten Ansätzen wie OpenSCENARIO2
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Bewerbungsfrist: 05.03.2026