Wissenschaftliche:r Angestellte:r im Bereich "Autonome Mobile Systeme", IT/2509

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert die Hochschule Esslingen als eine von zehn Hochschulen für Angewandte Wissenschaften in der Bundesrepublik und als einzige Hochschule in Baden-Württemberg mit einem Forschungsimpuls zum Themengebiet „Smart Factory Grids“. Über eine Laufzeit von fünf Jahren soll das „Esslingen Research Center of Smart Production Systems“ an der Hochschule Esslingen aufgebaut und erkenntnisorientierte Forschung auf verschiedenen Gebieten im Kontext einer zukunftsfähigen hochflexiblen und intelligenten Produktion betrieben werden. Seien Sie Teil eines interdisziplinären Forschungsverbunds aus Professoren und wissenschaftlichen Mitarbeitern an der Hochschule Esslingen, um die dafür notwendige Transformation der industriellen Fertigungssysteme zu erforschen und infolgedessen wichtige Impulse insbesondere am Industriestandort Baden-Württemberg zu setzen. Wir suchen hochmotivierte Mitarbeiter:innen, die in einem exzellent ausgestatteten Umfeld in einem kreativen Team an der Schnittstelle zwischen Informatik und Maschinenbau wissenschaftlich arbeiten wollen. Die Hochschule bietet zudem die Möglichkeiten zur Promotion im Rahmen des Projektes.

Die Hochschule Esslingensucht für dieses Projekt zum 01.10.2025 eine:n Wissenschaftliche:n Angestellte:n im Bereich "Autonome Mobile Systeme" am Institut für Intelligente Systeme (IIS) an der Fakultät Informatik und Informationstechnik am Campus Flandernstraße.

Unsere Rahmenbedingungen:

• Eingruppierung erfolgt entsprechend der Aufgabenübertragung und persönlicher Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV‑L
• Beschäftigungsumfang beträgt bis zu 100 %
• Die Stelle ist zunächst auf 3 Jahre befristet

Um den in der fertigenden Industrie immer stärker anwachsenden Herausforderungen im globalen Wettbewerb zu begegnen und dem Megatrend hin zu individualisierten Produkten folgen zu können, sind hochflexible Fertigungsumgebungen erforderlich. Im Rahmen des Projekts „Smart Factory Grids“ verfolgen wir die Vision einer dynamisch verteilten, hochflexiblen Fertigung für kleine Stückzahlen mit kurzen Rüstzeiten. Die Basis dieser Smart Factory Grids bilden neuartige autonome, adaptive und resiliente cyber-physische Systeme. Diese Systeme agieren autonom, stimmen sich mit anderen Systemen ab, treffen Entscheidungen, bewerten ihren eigenen Gesundheitszustand und sind resilient gegen IT-Störungen und -Angriffe. Dabei kommen neben den autonomen Transportsystemen auch den additiven Fertigungsverfahren für eine flexible Herstellung komplexer Bauteile mit großer Variantenvielfalt eine wichtige Bedeutung zu.
Zur Unterstützung unseres Teams suchen wir eine:n engagierte:n Wissenschaftler:in, der/die sich auf die Erforschung von kooperativen autonomen mobilen Robotersystemen spezialisiert. Diese Systeme sollen erlernte Fähigkeiten als Kollektiv auf veränderte Umgebungen und Aufgaben übertragen und generalisieren können. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der kooperativen Aktionsplanung und -ausführung .
Dabei sollen moderne Verfahren des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen, insbesondere Methoden des Imitation Learning , bei denen Roboter durch die Beobachtung menschlicher oder künstlicher Demonstrationen komplexe Verhaltensmuster erlernen. Ein besonderer Fokus liegt auf Zero-Shot Learning -Ansätzen, die es ermöglichen, erlerntes Verhalten auf neuartige, bislang unbekannte Aufgaben und Umgebungen zu übertragen. Ziel ist es, eine robuste und effiziente Generalisierung der erlernten Fähigkeiten auf veränderte Kontexte zu erreichen und damit die Autonomie sowie Adaptivität der Systeme signifikant zu steigern.
Die entwickelten Algorithmen sollen nicht nur in Simulationsumgebungen, sondern auch auf realen Roboter-Plattformen innerhalb des Smart Factory Grids implementiert und evaluiert werden.

Ihre Aufgaben:

• Eigenständige Untersuchung von Forschungsfragen im oben beschriebenen Themengebiet mit Möglichkeit zur Promotion
• Experimentelle Evaluation der Forschungsergebnisse in der Simulation und im realen Experimentierfeld
• Publikation und Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen sowie in referierten Journalen
• Beteiligung am Lehrbetrieb der Fakultät und Betreuung von studentischen Abschluss- und Projektarbeiten im Rahmen des Forschungskontexts

Ihr Profil:

• Sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in den Bereichen Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Mechatronik oder einer verwandten ingenieurwissenschaftlichen Disziplin
• Fundierte Kenntnisse und nachgewiesene praktische Erfahrung in den Bereichen Robotik, maschinelles Lernen (insb. Imitation Learning, Reinforcement Learning), Sensordatenverarbeitung
• Sehr gute Programmierkenntnisse in C++ und Python; Erfahrung mit ML-Frameworks (PyTorch) sowie Robotik-Middleware (ROS2); sicherer Umgang mit Linux-basierten Entwicklungsumgebungen
• Ausgeprägtes Interesse an wissenschaftlicher Forschung, hohes Maß an Eigeninitiative, analytischem Denken und kreativer Problemlösefähigkeit
• Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit

Wir bieten

• Eine anspruchsvolle und abwechslungsreiche Tätigkeit an der Schnittstelle zwischen Informatik, Maschinenbau und künstlicher Intelligenz
• Mitarbeit in einem dynamischen, engagierten Team mit direkter Einbindung in das Institut für Intelligente Systeme
• Exzellente Forschungsinfrastruktur, Zugang zu realen industriellen Testumgebungen und enge Kooperation mit Unternehmen aus der Region
• Weiterqualifizierungsmöglichkeiten im Rahmen einer Promotion und darüber hinaus
• Beteiligung an Programmen zur Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses und gezielte Unterstützung bei der Weiterqualifikation im akademischen Bereich
• Eine wertschätzende Kultur und ein kollegiales Arbeitsklima
• Ein flexibles Arbeitszeitmodell mit der Möglichkeit zum Homeoffice
• 30 Urlaubstage im Jahr; zusätzlich Sonderurlaub bei persönlichen Ereignissen
• Sabbatical-Angebot
• Ein umfassendes Weiterbildungs- und Schulungsangebot; Sprachkurse
• Vielfältige und interessante Angebote zum BGM (z.B. Jobrad, Gesundheitskurse)
• Unterstützung Ihrer Mobilität mit dem bezuschussten JobTicket BW
• Maßnahmen im Rahmen der familiengerechten Hochschule®

Die Bewerbungsfrist endet zum 30.06.2025

Ihre Bewerbung könnenSie über unser Online-Bewerbungsportal unter https://recruitingapp-5456.de.umantis.com/Jobs/1?lang=ger (https://recruitingapp-5456.de.umantis.com/Jobs/1?lang=ger) mit der Kennziffer IT/2509 einreichen.

Weitere Informationen zur Stelle erteilt Ihnen gerne:
Prof. Dr. Markus Enzweiler, markus.enzweiler@hs-esslingen.de (mailto:markus.enzweiler@hs-esslingen.de)

Die Hochschule Esslingen strebt in Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, die Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte Personen werden bei entsprechender Eignung bevorzugt eingestellt. Die Teilung der Stelle ist bei entsprechender Bewerbungslage möglich. Die Hochschule Esslingen unterstützt ihre Beschäftigten mit zahlreichen Angeboten wie der Gesundheitsförderung, Personalentwicklung oder dem Jobticket. Um Familie und Beruf noch besser in Einklang zu bekommen, werden außerdem Maßnahmen im Rahmen der familiengerechten Hochschule® angeboten. Weitere Informationen erhalten Sie unter: https://www.hs-esslingen.de (https://www.hs-esslingen.de)
Die Informationen zur Erhebung von personenbezogenen Daten finden Sie hier:
https://www.hs-esslingen.de/datenschutz/ (https://www.hs-esslingen.de/datenschutz/)

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