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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere eine Simulationsumgebung für bipedale Roboter in NVIDIA Isaac Sim.
- Arbeitgeber: Fraunhofer IPA, führend in der Entwicklung autonomer mobiler Roboter.
- Mitarbeitervorteile: Zugang zu modernster Technologie, Verantwortung und kreative Freiheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an innovativen Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Eingeschriebener Student in Informatik, Maschinenbau oder ähnlichem mit Erfahrung in Reinforcement Learning.
- Andere Informationen: Familiar Atmosphäre mit Cake Thursday und großartigen Karrieremöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1985 - 1985 € pro Monat.
Master Thesis – Reinforcement Learning for Wheeled, Bipedal Robots
In der Forschungsgruppe Professionelle Serviceroboter – Outdoor entwickeln wir autonome, mobile Roboter für verschiedene Anwendungen im Freien, wie Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Logistik. Der Fokus liegt auf der Entwicklung einer autonomen Navigationslösung für den Außenbereich sowie der Hardware der Roboter.
Wheeled, bipedal robots kombinieren die Vorteile des dynamischen Gehens mit effizienter Radbewegung. Die Steuerung solcher Systeme in realen Umgebungen ist aufgrund der hochdimensionalen Dynamik, nichtlinearer Kontaktinteraktionen und variierender Oberflächenbedingungen herausfordernd. Reinforcement Learning (RL) bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Entwicklung adaptiver und robuster Steuerungsrichtlinien, jedoch ist das Training auf physischer Hardware oft unpraktisch und unsicher. Realistische Simulationsumgebungen sind daher unerlässlich. NVIDIA Isaac Sim mit Isaac Lab ermöglicht eine hochpräzise Physik-Simulation, Sensor-Emulation und RL-kompatible Umgebungen zum Training und zur Evaluierung komplexer Fortbewegungs- und Navigationsverhalten.
Was Sie bei uns tun:
- Entwerfen und implementieren Sie eine Simulationsumgebung für einen wheeled, bipedal Roboter in NVIDIA Isaac Sim, um realistische Physik für hybride Fortbewegung sicherzustellen.
- Entwickeln und trainieren Sie RL-Algorithmen für hybride Fortbewegungsaufgaben, einschließlich des Übergangs zwischen Fortbewegungsmodi und dem Balancieren auf unebenem Terrain.
- Bewerten Sie die Qualität und Einschränkungen des Trainings, indem Sie das simulierte Verhalten mit der realen Leistung unseres intern entwickelten bipedalen Roboters vergleichen.
Was Sie mitbringen:
- Gültige Immatrikulation an einer deutschen Universität/Hochschule.
- Hintergrund in Informatik, Software Engineering, Maschinenbau, Mechatronik oder ähnlichem.
- Erfahrung mit Reinforcement Learning.
- Erfahrung mit Physik-Engines ist von Vorteil.
- Erfahrung mit NVIDIA Isaac Sim und Isaac Lab ist von Vorteil.
- Erfahrung mit ROS ist von Vorteil.
- Analytische Denkweise.
- Begeisterung für mobile Robotik.
- Fließend in Englisch oder Deutsch.
Was Sie erwarten können:
- Modernste Technologie im Bereich der mobilen Robotik im Freien.
- Praktische Erfahrungen mit unseren Robotern in Stuttgart.
- Übernahme von Verantwortung und Freiheit, eigene Ideen umzusetzen.
- Zusammenarbeit mit den besten Studierenden in ihrem Fachgebiet.
- Familiäre Atmosphäre, einschließlich Cake Thursday.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Frau Jennifer Leppich
Recruiting
Fraunhofer‑Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
82451
Master Thesis - Reinforcement Learning for wheeled, bipedal robots Arbeitgeber: Fraunhofer IPA
Kontaktperson:
Fraunhofer IPA HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Master Thesis - Reinforcement Learning for wheeled, bipedal robots
✨Tipp Nummer 1
Mach dir ein starkes Netzwerk! Sprich mit Leuten aus der Branche, besuche Events oder Webinare und knüpfe Kontakte. Oft erfährt man so von Stellen, die noch nicht ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Sei proaktiv! Wenn du eine Firma im Auge hast, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Frag nach Praktika oder Masterarbeiten, auch wenn sie nicht aktiv ausgeschrieben sind. Zeig dein Interesse!
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor! Informiere dich über die neuesten Entwicklungen in der Robotik und Reinforcement Learning. Zeig, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Ideen hast.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Dort findest du alle aktuellen Stellenangebote und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt an die richtige Stelle gelangt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master Thesis - Reinforcement Learning for wheeled, bipedal robots
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei kreativ mit deinem Anschreiben!: Dein Anschreiben ist deine Chance, uns zu zeigen, wer du wirklich bist. Nutze es, um deine Leidenschaft für mobile Robotik und Reinforcement Learning zum Ausdruck zu bringen. Zeig uns, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
Betone relevante Erfahrungen: Wenn du Erfahrung mit Reinforcement Learning oder NVIDIA Isaac Sim hast, dann lass das nicht unerwähnt! Wir lieben es, wenn Bewerber ihre praktischen Fähigkeiten und Projekte hervorheben, die zu unserer Forschung passen.
Mach es persönlich: Vermeide Standardfloskeln und passe deine Bewerbung an die spezifische Stelle an. Erkläre, warum du gerade bei Fraunhofer IPA arbeiten möchtest und was dich an der Entwicklung von bipedalen Robotern fasziniert.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich erhalten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fraunhofer IPA vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Robotik
Mach dich mit den Grundlagen der Robotik und insbesondere mit dem Thema Reinforcement Learning vertraut. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen bei der Steuerung von bipedalen Robotern verstehst und wie RL dabei helfen kann, diese zu meistern.
✨Praktische Erfahrungen hervorheben
Wenn du bereits mit NVIDIA Isaac Sim oder ähnlichen Physik-Engines gearbeitet hast, bringe konkrete Beispiele aus deinen Projekten mit. Erkläre, wie du diese Tools genutzt hast, um realistische Simulationen zu erstellen und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine analytischen Fähigkeiten zu zeigen. Du könntest gebeten werden, ein Problem zu lösen oder eine Strategie zur Verbesserung der Roboternavigation zu entwickeln. Denke laut nach, um deine Denkweise zu verdeutlichen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich mobile Robotik oder wie das Team die Herausforderungen in der Entwicklung angeht.