Promotion an der UTN im Bereich Verkörperte Räumlich-zeitliche Künstliche Intelligenz (m/w/d) ([...]

Promotion an der Technischen Universität Nürnberg – Embodied Spatio-Temporal AI (CSAI-MI‑26‑01)

Die Technische Universität Nürnberg (UTN) bietet eine inspirierende und interdisziplinäre Forschungsumgebung mit Zugang zu modernsten Ressourcen. Unser Ziel ist es, bedeutende Beiträge zu spannenden Forschungsfeldern zu leisten. In dieser Position arbeiten Sie im Machine Intelligence‑Forscherteam unter der Leitung von Prof. Dr. Lukas Schmid an einer drei‑jährigen, vollständig finanzierten Promotion (100 % Vergütung TV‑L E13).

Zum Beispiel (für deutschsprachige Bewerber)

Ihre Aufgaben

• Unter Anleitung des PI ein eigenständiges Forschungsprofil entwickeln und die Perspektiven Ihrer Forschung in die Aktivitäten der Gruppe sowie des Departments einbringen.

• Durchführung eigenständiger Forschung an den Grenzen der Robotik und der verkörperten Spatio‑Temporal‑KI

• Mitwirkung bei der Erforschung und Entwicklung von Methoden, Algorithmen und Machine‑Learning‑Frameworks

• Beitrag zur Konzeption und Implementierung dieser Methoden auf physischen Robotern und Systemen

• Veröffentlichung der Forschungsergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen sowie Präsentation auf internationalen Konferenzen

• Mitwirkung bei der Konzeption und Betreuung von Studierendenprojekten, Unterstützung von Lehrveranstaltungen sowie Teilnahme am akademischen Leben des Departments und der Forschungsgruppe

Your Profile

Wir suchen Personen, die begeistert sind, die Grenzen der verkörperten Räumlich‑zeitlichen KI zu erweitern und eigenständige Forschungsprojekte entwickeln können.

Required Qualifications

• Hochmotivierte, eigenständige und ambitionierte Persönlichkeit

• Großes Interesse und fundierte Kenntnisse im Bereich der verkörperten Spatio‑Temporal‑KI oder eng verwandter Gebiete

• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Programmiererfahrung in Python und/oder C++ oder verwandten Sprachen

• Ein qualifizierender Abschluss (M.Sc. oder gleichwertig) in Robotik, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einem verwandten Fachgebiet

Optional Strengtheners

• Robot Operating System (ROS) / ROS2

• Deep‑Learning‑Frameworks (z. B. PyTorch oder vergleichbare)

• Praktische Erfahrung mit Robotik‑ oder Sensorhardware

What We Offer

• Umfangreiches, individuell zugeschnittenes Mentoring sowie Karriereentwicklung

• Vollständig intern finanzierte Stelle – Fokus auf Grundlagenforschung mit flexiblen Themen innerhalb der Gruppe

• Entwicklung zum Full‑Stack‑Roboter mit Schwerpunkt auf rechnergestützten Methoden und realen Anwendungen

• Zugang zu breiter Expertise in der Gruppe, dem Department sowie zu Rechenressourcen und vielfältiger Robotik‑Hardware

• Aufbau eines starken Netzwerks – Kooperationen in der Gruppe, im Department und in Industrie und Wissenschaft werden unterstützt

• Entwicklung von Projektmanagement‑, Mentoring‑ und Lehrfähigkeiten unter Anleitung des PI

• Vergütung nach TV‑L E13 (~60 000 EUR Einstiegsgehalt) – eine der höchsten im öffentlichen Dienst

Contact

Bei wissenschaftlichen Fragen wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Lukas Schmid – lukas.schmid@utn.de. Für allgemeine Fragen steht die E‑Mail stars@utn.de zur Verfügung.