Postdoctoral Positions in Robot Learning and Soft, Musculoskeletal, and Biohybrid Robotics — ETH Zürich

Vollständige Beschreibung

Postdoc-Positionen in Robot Learning und Soft, Muskel-Skelett und Biohybrid Robotik

100%, Zürich, befristet

Das Soft Robotics Lab des Instituts für Robotik und Intelligente Systeme der ETH Zürich lädt zu Bewerbungen für mehrere offene Postdoc-Stellen ein. Ziel unseres Labors ist es, Roboter grundlegend anders zu bauen, zu modellieren und zu steuern, so dass sie flexibler, geschickter, fähiger werden und sich besser an ihre Umgebung anpassen. Wir arbeiten in vier Richtungen: weiche und muskuloskelettale Robotik, biohybride lebende Systeme, geschickte Manipulation und Roboterlernen und Simulation für verkörperte KI. Wir suchen in jedem von ihnen außergewöhnliche Kandidaten. In dieser Runde wollen wir vor allem zwei Profile: Menschen, die die Roboter entwerfen und bauen, und Menschen, die Politik machen, laufen auf ihnen.

Wir stellen nicht gegen eine enge Projektbeschreibung ein. Wir stellen Leute ein, die ihre eigenen definieren. Sagen Sie uns, welche unserer Richtungen Sie vorantreiben möchten und warum Sie die Person sind, die sie vorantreiben soll.

Projekthintergrund

Heutige Roboter sind meist starr, zerbrechlich und eine Welt abseits der Agilität und Widerstandsfähigkeit biologischer Körper. Unsere Wette ist, dass die nächste Generation von Robotern weich, muskuloskelettal und teilweise lebendig sein wird. Sie werden gebaut, um mit der realen Welt in Kontakt zu treten, anstatt sie zu vermeiden. Wir verfolgen dies in vier Richtungen, und ein starker Kandidat wird in einer von ihnen ein Zuhause finden und von den anderen leihen.

Weiche und muskuloskelettale Robotik. Wir bauen Körper aus nachgiebigen Strukturen, Knochen, Gelenken und sehnenähnlicher Betätigung. Unser elektrohydraulisches Muskel-Skelett-Bein springt, bewegt sich schnell und passt sich mit etwa 1,2% der Energie an, die ein motorgetriebenes Bein benötigt ( Nature Communications, 2024). Unsere Niederspannungs-HASEL-Aktuatoren laufen in der Nähe von 1100 V, sind sicher zu berühren und arbeiten ungebunden und unter Wasser (Science Advances, 2024). Wir haben diese Muskeln kürzlich auf volle antagonistische Bewegungsbereiche ( ICRA 2025) und auf eine sensorlose, inhärent konforme anthropomorphe Hand erweitert, die vollständig durch elektrohydraulische Betätigung angetrieben wird ( IROS 2026).

Biohybride lebende Systeme. Wir bauen konstruierte Muskeln an und verwenden sie, um Maschinen zu aktivieren. Wir bioprinteten mehrzellige Muskel-Sehnen-Einheiten, die Kraft entlang einer echten Bewegungsbahn übertragen (Science Advances, 2025), eingebettete Sensoren direkt in den Muskel zur Steuerung propriozeptiver Biohybridroboter (Advanced Intelligent Systems, 2025) und etablierten funktionelles volumetrisches Bioprinting mit Xolographie (Advanced Materials, 2026). Co-optimierte volumetrische Muskeldesigns für große dynamische Verformungen sind bei Nature Communications (Balciunaite et al., 2026) im Druck. Die gleiche Fertigungslinie erreicht die klinische Arbeit: Mit dem Universitätsklinikum Zürich druckten wir implantierbare, verstärkte Herzgewebepflaster ( Advanced Materials, 2025).

Geschickte Manipulation und Roboterlernen. Wir bauen Hände und die Politik, die sie führen. Eines unserer ersten Handdesigns wird jetzt durch unser Spin-Off Mimic Robotics kommerzialisiert. ORCA ist unsere Open-Source, zuverlässige und kosteneffektive anthropomorphe Hand für ununterbrochenes geschicktes Aufgabenlernen ( IROS 2025 ). Auf dieser Hardware arbeiten wir an Imitationslern- und -diffusionsrichtlinien, körperübergreifendem Kompetenztransfer durch latente Aktionsdiffusion (ICRA 2026), probeneffizientem Verstärkungslernen und politischer Feinabstimmung direkt am realen Roboter, Vision-Sprachaktionsmodellen für kontaktreiche Aufgaben und taktilem Repräsentationslernen auf unserer hochauflösenden sensorisierten Haut (ICRA 2024). Wir bauen auch kontrollierbare geschickte Weltmodelle für Training und Bewertung und einen Maßstab für Geschicklichkeit für anthropomorphe Hände. Egal von welcher Seite Sie kommen, das Angebot ist das gleiche: Die Hand, die Haut, der Simulator und die Leute, die alle drei entworfen haben, sitzen in einem Raum. Bauen Sie hier einen Mechanismus auf und jemand wird innerhalb von Wochen eine Politik haben, die darauf läuft. Erstellen Sie hier eine Richtlinie und Sie können den Mechanismus ändern, wenn der Mechanismus falsch ist.

Simulation, Herstellung und verkörperte KI. Der Bau dieser Roboter erfordert Werkzeuge, die es nicht gab. Vision-Controlled Jetting druckt starre Skelette, Weichgewebe, Sehnen und Sensoren in einem Durchgang, einschließlich einer vollen muskuloskelettalen Hand und Unterarm ( Nature, 2023). Wir schließen die sim-to-reale Lücke mit gelernter Restphysik (RA-L, 2024, Best Paper Award) und haben SORS, einen modularen High-Fidelity-Soft-Roboter-Simulator, bei RoboSoft 2026 veröffentlicht.

Unterwasser- und Luftsysteme durchlaufen all dies, von SoFi und sehnengesteuerten digitalen Zwillingen für Schwimmer bis hin zu unserer Open-Source-Plattform für die Manipulation von weichen Luft (CoRL 2024).

Stellenbeschreibung

Abhängig von Ihrer Richtung wird Ihre Arbeit verschiedene Teile des Folgenden betonen. All dies geschieht in einem Labor, in dem Hardware, Biologie und Lernen im selben Raum sitzen.

• Sie werden eine Forschungsidee vom Konzept zu einem funktionierenden System nehmen: die Architektur entwerfen, bauen, Sensorik und Steuerung integrieren und durch systematische reale Experimente validieren
• Wenn Sie sich auf das Systemdesign konzentrieren, entwerfen und bauen Sie die Roboter selbst: Mechanismen und konforme Strukturen, Aktoren und Sehnenführung, eingebettete Elektronik und Motorsteuerung und die Sensorintegration, die eine Maschine messbar macht. Sie werden ein System von CAD über die Herstellung bis hin zu Hardware besitzen, das noch sechs Monate später läuft
• Wenn Ihr Fokus auf dem Lernen liegt, entwickeln Sie Richtlinien und Wahrnehmungen, die auf echter, konformer, kontaktreicher Hardware basieren: Imitationslernen, reales Verstärkungslernen und Feinabstimmung, sim-to-reale Übertragung und multimodale Darstellungen, die sowohl Touch als auch Vision verwenden. Sie werden helfen, die Benchmarks zu definieren, die solche Behauptungen messbar machen
• Jeder Designzyklus füttert den nächsten, so dass Rapid Prototyping, Messung und Iteration im Mittelpunkt jedes Projekts stehen.
• Indem Sie sich von biologischen Muskel-Skelett-Systemen inspirieren lassen, entwickeln Sie, wie Knochen, Gelenke, Sehnen und Muskeln mit nachgiebigen Materialien, künstlichen Aktoren oder lebendem Gewebe nachgebildet werden können und wie ihr Zusammenspiel Kraft, Geschicklichkeit und Robustheit erzeugt
• Sie werden Roboter bauen, die einen Großteil ihrer Fähigkeiten aus ihrer Verkörperung ableiten und ein reiches, adaptives Verhalten mit weniger Abhängigkeit von komplexer zentralisierter Steuerung erreichen.
• Wenn Sie sich auf biohybride Systeme konzentrieren, arbeiten Sie in unseren biologischen Laboratorien an der ETH, züchten und drucken Gewebe und verwandeln es in einen steuerbaren Aktuator
• Sie veröffentlichen an den besten Orten vor Ort, veröffentlichen Open-Source-Hardware und -Code, wo sie der Community helfen, und präsentieren Ihre Arbeit international
• Sie werden Doktoranden und Master-Studenten mitbetreuen, die Richtung Ihrer Untergruppe mitgestalten und Tag für Tag in unseren Hardware-, Muskel- und Machine-Learning-Teams zusammenarbeiten.
• Hier bauen Sie Ihre eigene Forschungslinie auf und wir unterstützen Sie bei der Finanzierung, sei es durch SNF Ambizione oder Postdoc. Mobilität, ERC Starting Grant oder Marie-Skłodowska-Curie-Stipendium

Profil

• Sie sind ein äußerst neugieriger, hoch motivierter Forscher, der mit Ihrer Arbeit einen echten Unterschied machen möchte • Sie sind unabhängig genug, um Ihre eigene Forschungsrichtung mit Zuversicht zu steuern, und Sie gedeihen in einem Team, das kollaborativ, respektvoll und wirklich energetisiert ist, indem Sie die Menschen um Sie herum unterstützen.

Durch Ihre Vorerfahrung haben Sie idealerweise bereits gezeigt:

• Ein abgeschlossener PhD in Maschinenbau, Robotik, Mechatronik, Elektrotechnik, Informatik, Materialwissenschaft, Bioengineering oder einem eng verwandten Bereich
• Tiefe Expertise in mindestens einem relevanten Bereich: praktischer Systemaufbau und Mechatronik (CAD, FEA, 3D-Druck, Bearbeitung, Formgebung, Elektronik, Motorsteuerung, Roboterintegration), maschinelles Lernen und Steuerung für physische Roboter, weiche oder bioinspirierte Materialien und Aktoren, Tissue Engineering und Biofabrikation oder physikbasierte Simulation
• Beweise, dass Sie die Arbeit in die Realität tragen. Sie haben ein System oder eine Methode von der ersten Idee zu einem validierten Ergebnis auf echter Hardware gebracht, nicht nur zu einem Simulations-Benchmark, und Sie sind bereit, in die Schleife des Erstellens und Debuggens des Roboters einzusteigen, auf dem Ihre Methoden laufen
• Eine Liste von Peer-Review-Publikationen an führenden Orten, die sowohl technische Tiefe als auch reale Auswirkungen zeigen
• Vorkenntnisse in der Betreuung oder Co-Betreuung von Master- oder PhD-Studenten und einer kollaborativen, unterstützenden Denkweise
• Starkes geschriebenes und gesprochenes Englisch und die Kommunikation Ihrer Arbeit sowohl an ein akademisches als auch an ein nicht spezialisiertes Publikum
• Ein echter Appetit auf interdisziplinäre, experimentelle Forschung und die Neugierde, neue Fähigkeiten über traditionelle disziplinäre Grenzen hinweg zu entwickeln
• Ein klares Gespür dafür, woran Sie mit uns arbeiten möchten und warum es wichtig ist

Niemand kommt mit all dem. Zeigen Sie uns die wenigen Dinge, die Sie auszeichnen und den Appetit, in den Rest hineinzuwachsen.

Wir bieten

• Unterstützung, um unabhängig zu werden: Wir helfen Ihnen, Ihre eigene Finanzierung zu schreiben (SNF Ambizione und Postdoc). Mobility, ERC Starting Grant, Marie Skłodowska-Curie, wir schicken Sie an die Orte, die wichtig sind, und wir unterstützen Sie, wenn Sie eine Fakultätsposition anstreben oder ein Unternehmen gründen. Alumni des Labors haben beides getan
• Ein Weltklasse-Labor mit hochmodernen Fertigungs- und Testeinrichtungen: hauseigener Multimaterial-3D-Druck, eine Maschinenwerkstatt, ein Elektroniklabor, unsere eigenen biologischen Labors, über 20 geschickte Roboterhände und 12 Roboterarme für die reale Datenerfassung und Teleoperation, hochauflösende taktile Skins und ein dediziertes GPU-Cluster mit acht NVIDIA H200 GPUs neben dem Zugang zum zentralen Computer der ETH und dem Alpen-Supercomputer bei CSCS
• Ein multidisziplinäres Team aus Maschinenbauingenieuren, Materialwissenschaftlern, Biologen und Forschern des maschinellen Lernens, eingebettet in das breitere Robotik-Ökosystem der ETH Zürich
• Starke Verbindungen zur Industrie und zu unseren Spin-offs und Unterstützung für die Umwandlung Ihrer Forschung in etwas, das das Labor verlässt
• Ihr Job mit Impact: Werden Sie Teil der ETH Zürich, die nicht nur Ihre berufliche Entwicklung unterstützt, sondern auch aktiv zum positiven Wandel in der Gesellschaft beiträgt
• Sie können zahlreiche Vorteile erwarten, wie Saisontickets für den öffentlichen Nahverkehr und Carsharing, ein breites Sportangebot des ASVZ, Kinderbetreuung und attraktive Pensionsleistungen.
• Ein erster Einjahresvertrag, jährlich erneuert, auf der Postdoktorandenskala der ETH Zürich

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? Wir sind es auch.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit den folgenden Dokumenten als einzelnes zusammengeführtes PDF-Dokument, idealerweise unter 10 MB und nicht größer als 40 MB, mit Ihrem Nachnamen und den Initialen sowie dem Bewerbungsdatum (z.B. 20260901 DoeJane application) in folgender Reihenfolge:

• Anschreiben an Prof. Robert Katzschmann, beschreibt Ihre Forschungsleistungen, die Richtung, die Sie mit uns verfolgen wollen und warum. Ein bis zwei Seiten
• Detaillierter Lebenslauf, einschließlich einer Liste von Publikationen und Ihrer Abschlussnote für jeden Abschluss mit der lokalen Notenskala
• Namen und Kontaktinformationen von mindestens drei Referenzen. Referenzbuchstaben sind optional
• Zwei oder drei repräsentative Publikationen oder Ihre These

Bitte laden Sie nur ein PDF hoch, nicht mehrere separate Dateien.

Weitere Informationen zu unserer Gruppe finden Sie auf unserer Website. Fragen zur Stelle richten Sie bitte an Federica Poltronieri, [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.

Die Anträge werden rollierend bis zum 30. November 2026 überprüft. Wir haben mehrere Postdoc-Stellen in den kommenden Monaten zu füllen. Startdatum nach Vereinbarung.

Wir wollen innerhalb von drei Wochen antworten. Der Prozess umfasst drei Schritte: ein erstes Interview und einen technischen Tiefgang, beide online, und schließlich einen Laborbesuch in Zürich.

Wir stellen auch Doktoranden ein.

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, um Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.

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