Promotion an der UTN im Bereich Multi-Roboter Pfadfindung (m/w/d) in Nürnberg

Die Technische Universität Nürnberg (UTN) bietet eine inspirierende und interdisziplinäre Forschungsumgebung mit Zugang zu modernsten Ressourcen. Sie ist der ideale Ort, um zukunftsträchtige Entdeckungen zu machen und einen bedeutenden Beitrag zu spannenden Forschungsfeldern zu leisten.

Promotion an der UTN im Bereich Multi-Roboter Pfadfindung (m/w/d)

Das Department Computer Science & Artificial Intelligence bietet derzeit eine Promotionsstelle (3 Jahre, 100 %, TVL-13) in der Forschungsgruppe Artificial Intelligence and Robotics, geleitet von Prof. Dr. Wolfram Burgard, an. Wir suchen eine hochmotivierte und talentierte Nachwuchswissenschaftler:in, die Teil unseres dynamischen und internationalen Forschungsteams werden möchte.

Die bzw. erfolgreiche Kandidat:in wird Teil eines interdisziplinären Forschungsteams, das neuartige Ansätze für die Multi-Agenten-Pfadplanung in großskaligen robotergestützten Lagerhäusern entwickelt. Die Stelle ist im Bereich Robotik angesiedelt und beinhaltet eine enge Zusammenarbeit mit Forschenden aus den Bereichen Optimierung und Business Intelligence.

Sie werden zu Themen wie dezentraler Konfliktlösung und Multi-Agenten-Pfadplanung forschen, robotikspezifisches Fachwissen in das interdisziplinäre Team einbringen und eine führende Rolle bei der realitätsnahen Evaluierung der entwickelten Methoden übernehmen. Zugang zu den Experimentierflächen für mobile Robotik der UTN sowie zum Test- und Anwendungszentrum L.I.N.K. des Fraunhofer-Instituts bietet hervorragende Möglichkeiten, mittel- bis großskalige Experimente mit realer Roboterhardware durchzuführen.

Ergänzend wird eine weitere Stelle mit Schwerpunkt Optimierung in der Analytics and Optimization Group unter der Leitung von Prof. Dr. Alexander Martin ausgeschrieben.

Weitere beteiligte Forschungsgruppen sind die Juniorforschungsgruppe Multi-Robot Systems unter der Leitung von Dr. Tanja Kaiser, die Discrete Optimization Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Johannes Thürauf sowie die Management Intelligence Services Gruppe der FAU unter der Leitung von Prof. Dr. Freimut Bodendorf.

Der bzw. die erfolgreiche Kandidat:in wird zum interdisziplinären Projekt "Real-World Multi-Agent Optimal Path Finding under Uncertainty" beitragen.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

• Durchführung innovativer Forschung zur Pfadplanung für Multi-Roboter-Systeme und zur dezentralen Konfliktlösung in enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team.
• Entwicklung, Implementierung und Evaluation von Methoden sowohl in Simulationen als auch auf physischen Robotersystemen.
• Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in führenden internationalen Fachzeitschriften und auf renommierten Konferenzen sowie Präsentation der eigenen Arbeiten vor der internationalen Forschungsgemeinschaft.
• Mitwirkung in der Lehre und bei der Betreuung von Studierenden, z. B. im Rahmen von Lehrveranstaltungen, Abschlussarbeiten und Forschungsprojekten.
• Unterstützung bei der Pflege und Instandhaltung unserer gemeinsam genutzten Robotiklabore.
• Mitwirkung an Outreach-Aktivitäten und Kommunikation von Forschungsergebnissen gegenüber wissenschaftlichen, industriellen und breiteren öffentlichen Zielgruppen.

Ihr Profil:

Wir erwarten:

• Einen Master-Abschluss (M.Sc. oder äquivalent) in Informatik, Robotik, KI, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet
• Motivation, Engagement und ein ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein
• Starkes Interesse an Forschung zu Multi-Roboter-Systemen und an interdisziplinärer Zusammenarbeit
• Programmiererfahrung in Python und/oder C++ oder vergleichbaren Programmiersprachen
• Vertrautheit mit Git und LaTeX
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Erste Erfahrungen im Bereich mobile Robotik und künstliche Intelligenz (KI)

Erfahrung mit Multi-Roboter-Systemen ist ein großes Plus.

Zusätzliche Erfahrungen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche sind von Vorteil:

• Robot Operating System (ROS/ROS 2)
• KI-Frameworks (z. B. PyTorch oder ähnliche)
• Ubuntu/Linux-Umgebungen und ssh
• Docker und Nutzung von HPC-Clustern
• Praktische Erfahrung im Umgang mit Roboterhardware

Bitte beachten:

Falls Sie Ihre Abschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc. oder gleichwertige Abschlüsse) im Ausland erhalten haben, müssen Sie stets die Originalversion zusammen mit einer Übersetzung ins Englische oder Deutsche einreichen. Die Übersetzung muss von einem staatlich geprüften Übersetzer/einer staatlich geprüften Übersetzerin angefertigt worden sein und über ein offizielles Siegel verfügen.

Dokumente, deren Originalsprache Englisch ist, müssen nicht übersetzt werden. Falls Ihr Motivationsschreiben primär KI generiert oder assistiert erscheint, sind Ihre Chancen in die nähere Auswahl zu kommen nicht sehr hoch. Wir möchten erfahren warum und in welchem Bereich Sie forschen möchten.

Sollten Sie in die engere Auswahl kommen, erhalten Sie eine Einladung zu einem Interview, bei dem Sie Ihre Forschungsarbeit vorstellen können. Bewerbungen werden laufend evaluiert, wir ermutigen interessierte Kandidaten und Kandidatinnen sich frühzeitig zu bewerben.

Weitere Informationen zum Bewerbungsprozess und den Aufnahmebedingungen finden Sie unter

https://www.utn.de/ueber/graduate-school/promotionsleitfaden/#bewerbung

Weitere Informationen zur Entgeltgruppe TV-L E13 finden Sie unter

https://oeffentlicher-dienst.info/tv-l/allg/

• Bitte beachten: Reisekosten und sonstige im Rahmen der Bewerbung anfallende Aufwände können nicht von uns erstattet werden.

Sie haben Fragen?

Bitte richten Sie alle inhaltlichen Anfragen an Prof. Dr. Wolfram Burgard

++wolfram.burgard@utn.de++

Bei allgemeinen Fragen wenden Sie sich bitte an

stars@utn.de

The University of Technology Nuremberg (UTN) offers a stimulating and interdisciplinary research environment with access to cutting-edge resources. It is the ideal place to make groundbreaking discoveries and contribute to exciting fields of research.

Doctoral researcher (Ph.D.) positions at UTN with the topic of Multi-Robot Path Finding (m/f/d)

The Department of Computer Science and Artificial Intelligence is currently offering one opening for a doctoral research opportunity (fully funded, 3 years, 100%, pay scale TVL-13) in the Artificial Intelligence and Robotics Group led by Prof. Dr. Wolfram Burgard. We are seeking a highly motivated and talented individual to join our dynamic and international research team.

The successful candidate will join an interdisciplinary team of researchers developing novel approaches to multi-agent path finding in large-scale robotic warehouses. The position is rooted in robotics and involves close collaboration with researchers in optimization and business intelligence. You will conduct research on topics such as decentralized conflict resolution and multi-agent path finding, contribute robotics-specific domain knowledge to the interdisciplinary team, and take a leading role in the real-world evaluation of the developed methods. Access to UTN’s mobile robotics research facilities and Fraunhofer’s Test and Application Center L.I.N.K. will provide excellent opportunities to conduct medium- to large-scale experiments with robotic hardware.

There will be a complementary position rooted in optimization available in the Analytics and Optimization Group led by Prof. Dr. Alexander Martin.

Further involved research groups are the Multi-Robot Systems Junior Research group led by Dr. Tanja Kaiser, the Discrete Optimization Group led by Prof. Dr. Johannes Thürauf, and FAU’s Management Intelligence Services Group led by Prof. Dr. Freimut Bodendorf.

Your tasks:

The successful candidate will contribute to the interdisciplinary project "Real-World Multi-Agent Optimal Path Finding under Uncertainty".

Your responsibilities will include:

• Conducting cutting-edge research on multi-robot path finding and decentralized conflict resolution in close collaboration with an interdisciplinary team.
• Designing, implementing, and evaluating methods in simulation as well as on physical robot systems.
• Publishing research results in leading international journals and conferences and presenting your work to the global research community at international conferences.
• Contributing to teaching activities and student supervision (e.g., courses, theses, research projects).
• Supporting the maintenance of our shared robotics laboratories.
• Engaging in outreach activities and communicating research to academic, industrial, and wider public audiences.

Your profile:

We expect:

• A qualifying degree (M.Sc. or equivalent) in Computer Science, Robotics, AI, Engineering, or a related discipline
• Motivation, dedication, and a strong sense of responsibility
• Strong interest in multi-robot systems research and interdisciplinary collaboration
• Programming experience in Python and/or C++, or related languages
• Familiarity with Git and LaTeX
• Proficiency in English (spoken and written)
• Initial experience in mobile robotics and AI

Experience in multi-robot systems is a plus.

Additional experience in one or more of the following areas can be a plus:

• Robot Operating System (ROS / ROS 2)
• Deep Learning Frameworks (e.g., PyTorch or comparable)
• Ubuntu/Linux environments and ssh
• Docker and usage of HPC clusters
• Hands-on experience with robot hardware

Selected highlights of this position include:

• A unique opportunity to conduct research at the intersection of robotics, optimization, and business intelligence, while developing deep expertise in one area and collaborating closely across disciplines.
• The opportunity to develop into a full-stack roboticist, combining strong computational and algorithmic skills with hands‑on experience in real‑world robot systems and deployments.
• Access to broad and deep expertise across UTN’s groups and departments, as well as extensive computational resources and a diverse range of robotic hardware.
• Financial support for presenting your work at leading international conferences and engaging with the global research community.
• Competitive compensation according to TVL E 13, together with the high quality of living and comparatively moderate living costs offered by the city of Nuremberg.

Interested?

For more information on the application process and admission requirements see

https://www.utn.de/en/about-us/graduate-school/doctoral-guide/

For more information on the TV-L E13 payscale see https://oeffentlicher-dienst.info/tv-l/allg/

• Please note: Travel expenses and any other costs related to the application process cannot be reimbursed.

Questions?

For any scientific inquiries, please contact Prof. Dr. Wolfram Burgard

++wolfram.burgard@utn.de++.

For general questions, please reach out

stars@utn.de

#J-18808-Ljbffr