Doctoral Researcher in Humanoid Robotics — ETH Zürich

Vollständige Beschreibung

Doktorand in Humanoid Robotics, 3D Perception und Embodied AI

100%, Zürich

Das Advanced Manufacturing Lab (am|z) an der ETH Zürich unter der Leitung von Prof. Dr. Markus Bambach sucht einen hochmotivierten Doktoranden, der sich mit humanoider Robotik, 3D-Wahrnehmung und verkörperter künstlicher Intelligenz für die autonome Fertigung beschäftigt.

Die Position ist eingebettet in ein interdisziplinäres Forschungsprojekt, das humanoide Roboter in die Lage versetzen soll, komplexe Fertigungsumgebungen mit neuartigen RGB-D-Sensoriktechnologien wahrzunehmen, zu verstehen und mit ihnen zu interagieren.

Wir suchen einen Kandidaten mit einem starken Hintergrund in Robotik, Computer Vision oder Machine Learning, der sich für die Entwicklung intelligenter Robotersysteme und die Umsetzung wissenschaftlicher Konzepte in Arbeitslösungen begeistert.

Der erfolgreiche Kandidat wird neue Ansätze für Roboterwahrnehmung, Simulation zu realer Übertragung und autonome Manipulation untersuchen und so zur Entwicklung intelligenter humanoider Systeme beitragen, die komplexe Fertigungsaufgaben ausführen können.

Projekthintergrund

Das Advanced Manufacturing Lab der ETH Zürich untersucht fortschrittliche Robotertechnologien für eine flexible, intelligente und autonome Fertigung.

Dieser Doktorand ist Teil eines Verbundforschungsprojekts, das sich auf die Entwicklung intelligenter humanoider Robotersysteme mit Ein-Chip-RGB-D-Sensortechnologien der nächsten Generation konzentriert.

Das Projekt zielt darauf ab, neuartige Tiefensensor-Hardware mit fortschrittlichen Wahrnehmungsalgorithmen, Simulationsumgebungen und lernbasierter Robotersteuerung zu integrieren, um autonome und kollaborative Fertigungsvorgänge zu ermöglichen.

Die Forschungsaktivitäten erstrecken sich über mehrere miteinander verbundene Bereiche:

• 3D-Simulation und synthetische Datengenerierung: Entwicklung realistischer Fertigungsumgebungen und Simulationspipelines zur Generierung kommentierter RGB-D-Daten
• 3D-semantische Wahrnehmung: Entwicklung lernbasierter Methoden zur Objektdetektion, Segmentierung und Szenenverständnis unter Verwendung von RGB-D-Sensorinformationen
• Sim-to-real-Transfer: Untersuchung von Methoden zur Übertragung von Wahrnehmungs- und Manipulationsfähigkeiten von der Simulation auf physische Robotersysteme
• Autonome Robotermanipulation: Integration von Wahrnehmung, Planung und Steuerung für Roboterhandling und Montage
• Kollaborative humanoide Robotik: Untersuchung lernbasierter Koordinationsstrategien, einschließlich Multiagenten-Reinforcement Learning, für kooperative Fertigungsaufgaben
• Sprachgesteuerte Roboteraktionen: Erkundung von Ansätzen, mit denen Roboter natürliche Sprachanweisungen interpretieren und in ausführbare Aktionen umsetzen können

Das Projekt kombiniert Grundlagenforschung mit experimenteller Validierung unter Verwendung physischer humanoider Roboterplattformen und realer Fertigungsszenarien.

Die Doktorarbeit wird sich auf ausgewählte wissenschaftliche Herausforderungen in diesen Bereichen konzentrieren, mit Möglichkeiten, zur Entwicklung eines vollständig integrierten autonomen humanoiden Fertigungsdemonstrators beizutragen.

Stellenbeschreibung

• Führen Sie unabhängige wissenschaftliche Forschung in humanoider Robotik, 3D-Wahrnehmung und lernbasierten Robotersystemen durch
• Entwicklung und Bewertung neuartiger Algorithmen für RGB-D-basierte Objekterkennung, semantische Segmentierung und 3D-Szenenverständnis
• Entwurf und Implementierung realistischer Robotersimulationsumgebungen und Pipelines zur Erzeugung synthetischer Daten für Fertigungsanwendungen
• Entwicklung von Methoden zur Verbesserung der Übertragung von Wahrnehmungs- und Manipulationsfähigkeiten von der Simulation auf reale Robotersysteme
• Entwerfen und Implementieren von Workflows zur Datenerfassung, -annotation, -verarbeitung und -auswertung für synthetische und reale RGB-D-Datensätze
• Integrieren von Wahrnehmungsalgorithmen mit Robotermanipulation, Bewegungsplanung und Steuerungsframeworks
• Untersuchen Sie lernbasierte Ansätze für autonome Roboter-Entscheidungsfindung, mit Möglichkeiten, Multi-Agenten-Koordination und sprachgesteuerte Manipulation zu erkunden
• Implementieren, Testen und Validieren von entwickelten Methoden auf physischen Roboter- und humanoiden Plattformen
• Planung und Durchführung wissenschaftlicher Experimente, Festlegung quantitativer Benchmarks und systematische Bewertung der Leistung der entwickelten Methoden
• Entwicklung reproduzierbarer Forschungssoftware und Beitrag zu gemeinsam genutzten Software-Frameworks und experimenteller Infrastruktur
• Veröffentlichen Sie Forschungsergebnisse in führenden internationalen Robotik, Computer Vision und Machine Learning Konferenzen und Zeitschriften
• Arbeiten Sie mit Forschern und Industriepartnern zusammen, die am Projekt beteiligt sind, und tragen Sie zur Betreuung von studentischen Forschungsprojekten bei

Profil

Wir suchen einen hochmotivierten und unabhängigen Forscher mit starken analytischen und Programmierkenntnissen, wissenschaftlicher Neugier und einer Leidenschaft für intelligente Robotersysteme.

Sie sollten

• Ein Master-Abschluss in Robotik, Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik, Künstliche Intelligenz oder einem eng verwandten Bereich
• Eine starke Grundlage in Robotik, Computer Vision, Machine Learning oder verwandten Rechenmethoden
• Hervorragende Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und vorzugsweise auch C++
• Erfahrung mit Machine Learning Frameworks wie PyTorch und der Entwicklung, Schulung oder Evaluation von lernbasierten Modellen
• Ein solides Verständnis der Robotik-Grundlagen, einschließlich Koordinatentransformationen, Kinematik, Bewegungsplanung oder Robotermanipulation
• Praktische Erfahrung in mindestens einem relevanten Bereich, wie 3D-Computer Vision, Roboterwahrnehmung, Robotiksimulation oder Roboterlernen
• Erfahrung mit wissenschaftlichen Experimenten, quantitativer Auswertung und der Analyse experimenteller Ergebnisse
• Vertrautheit mit Linux-basierten Entwicklungsumgebungen, Git und kollaborativen Softwareentwicklungspraktiken
• Die Fähigkeit, anspruchsvolle Forschungsfragen unabhängig zu untersuchen, neue Ideen zu entwickeln und mögliche Lösungen systematisch zu bewerten
• Eine starke Motivation, Doktorandenforschung zu betreiben und zu wissenschaftlichen Publikationen beizutragen
• fließendes Englisch, geschrieben und gesprochen
• Kenntnisse in Koreanisch und/oder Deutsch sind von Vorteil

Folgende Qualifikationen wären von Vorteil

• Erfahrung mit RGB-D-Kameras, Tiefenerfassung, Punktwolken, 3D-Rekonstruktion oder semantischem Szenenverständnis
• Vertrautheit mit Robotik-Frameworks wie ROS/ROS 2
• Erfahrung mit Robotik-Simulationsplattformen wie NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo oder ähnlichen Umgebungen
• Erfahrung mit synthetischer Datengenerierung, Dataset-Annotation oder Simulation-zu-Real-Transfer
• Kenntnisse über Reinforcement Learning, Imitation Learning oder lernbasierte Robotermanipulation
• Vertrautheit mit Vision-Sprachmodellen (VLMs), großen Sprachmodellen (LLMs) oder sprachkonditionierten Roboterrichtlinien
• Erfahrung mit Multi-Roboter-Systemen, humanoider Robotik oder kollaborativer Manipulation
• Praxiserfahrung bei der Integration von Sensoren, der Programmierung von Robotern oder der Durchführung von Experimenten auf physischen Roboterplattformen
• Vertrautheit mit Docker, automatisiertem Testen, CI/CD-Pipelines oder reproduzierbaren Machine Learning Workflows
• Frühere Forschungserfahrungen, die durch eine Masterarbeit, Forschungsprojekte, Publikationen oder Beiträge zu wissenschaftlichen Konferenzen nachgewiesen wurden

Wir empfehlen insbesondere Bewerbungen von Kandidaten, die starke theoretische Grundlagen mit praktischen Programmierkenntnissen und einem Interesse an der Validierung ihrer Forschung zu echten Robotersystemen kombinieren.

Wir bieten

• Sie werden einer interdisziplinären Forschungsumgebung beitreten, die Robotik, künstliche Intelligenz, Computer Vision und fortschrittliche Fertigung kombiniert
• Die Möglichkeit, an der ETH Zürich im Rahmen eines internationalen Verbundforschungsprojekts zu promovieren, vorbehaltlich der Erfüllung der Zulassungsvoraussetzungen der ETH Zürich
• Die Möglichkeit, originelle wissenschaftliche Forschung an der Schnittstelle von humanoider Robotik, verkörperter KI, 3D-Wahrnehmung und autonomer Fertigung durchzuführen
• Ein hohes Maß an wissenschaftlicher Unabhängigkeit, mit Möglichkeiten, Forschungsideen zu entwickeln, neue Methoden zu untersuchen und die Richtung Ihrer Doktorarbeit zu gestalten
• Zugang zu Roboterforschungsinfrastruktur, einschließlich physischer Roboterplattformen, Sensortechnologien und experimenteller Fertigungsumgebungen
• Enge Zusammenarbeit mit Forschern aus komplementären wissenschaftlichen Disziplinen und Industriepartnern, die fortschrittliche Sensor- und Robotertechnologien entwickeln
• Möglichkeiten, in führenden internationalen Konferenzen und Zeitschriften zu veröffentlichen und an der internationalen Robotik-Forschungsgemeinschaft teilzunehmen
• Ein anregendes akademisches Umfeld an der ETH Zürich mit Möglichkeiten für wissenschaftlichen Austausch, berufliche Entwicklung und Zusammenarbeit

Wir legen Wert auf Vielfalt und Nachhaltigkeit

Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir fördern Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und fördern ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller unserer Mitarbeiter und Studenten respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um herauszufinden, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, in dem jeder wachsen und gedeihen kann. Nachhaltigkeit ist für uns ein zentraler Wert – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Neugierig? So sind wir.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit folgenden Unterlagen:

• Lebenslauf (CV)
• Motivationsschreiben, das Ihre Forschungsinteressen, relevanten Erfahrungen und Motivation für einen Doktortitel in Humanoid Robotik, 3D-Wahrnehmung oder verkörperter KI beschreibt
• Akademische Transkripte und Studienzertifikate
• Masterarbeit oder Zusammenfassung relevanter bisheriger Forschungsarbeiten

Fakultativ, aber empfohlen

• Portfolio, GitHub-Repository, Projektvideos oder Beispiele früherer Robotik-, Computer Vision- oder Machine Learning-Projekte
• Wissenschaftliche Publikationen, Konferenzbeiträge, Forschungsberichte oder andere Beispiele für akademische Beiträge

Weitere Informationen zum Advanced Manufacturing Lab finden Sie auf unserer Website. Fragen zur Stelle richten Sie bitte an Dr. Jan Petrik, [email protected] (keine Bewerbungen).

Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen annehmen, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.

Wir weisen darauf hin, dass die Vorauswahl durch die verantwortlichen Recruiter und nicht durch künstliche Intelligenz erfolgt.

Über die ETH Zürich

Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden Universitäten, die sich auf Wissenschaft und Technologie. Wir sind bekannt für unsere hervorragende Ausbildung, Spitzenforschung und direkter Wissenstransfer in die Gesellschaft. Über 30.000 Menschen aus mehr als 120 Ländern finden unsere Universität ein Ort zu sein, der unabhängiges Denken und eine Umwelt, die Exzellenz inspiriert. Im Herzen Europas gelegen, Dennoch knüpfen wir Verbindungen auf der ganzen Welt, wir arbeiten zusammen, um Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.