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Universitätsassistent*in mit Diplom/Master (Ph.D. Position) in Roboterdesign für Robot Learning @ Johannes Kepler Universität

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1 Universitätsassistent*in mit Diplom/Master (Ph.D. Position) in Roboterdesign für Robot Learning Vollzeit oder Teilzeit (befristet auf 4 Jahre) Organisationseinheit: Institut für Maschinelle Intelligenz Eintrittsdatum: ehestmöglich Anzeigennummer: 36300-2026-001924 Das neu gegründete Institut für Maschinelle Intelligenz an der Johannes Kepler Universität Linz erforscht, wie intelligentes Verhalten durch die Interaktion lernender Systeme mit der physischen Welt entsteht. Wir entwickeln Algorithmen undRoboterplattformen, die es ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen, über Trainingsbedingungen hinaus zu generalisieren und in komplexen Umgebungen autonom zu agieren, um die schwierigsten realen Herausforderungen in der Robotik zu bewältigen. Ihre Aufgaben: º Sie leiten die Entwicklung und das Design der Roboterhardware und setzen dabei modernste Methoden aus dem 3D-Druck und der Fertigung ein º Veröffentlichen und präsentieren Sie unsere wissenschaftlichen Ergebnisse auf weltweit "top-tier" Konferenzen und Zeitschriften der Robotik und des Machine Learnings, wie CoRL, ICRA, R:SS, NeurIPS, ICLR, ICML, TRO, TRL, IJRR und Science Robotics º Entwickeln und wenden Sie Machine Learning Methoden an, mit besonderem Fokus auf Reinforcement Learning, auf unserer neu entwickelten Hardware Ihr Profil: º Abgeschlossenes Diplom- oder Masterstudium in, aber nicht beschränkt auf, Robotik, Informatik, Mechatronik, Maschinenbau, Elektrotechnik, Machine Learning/künstliche Intelligenz (mit großem Interesse an Roboterhardware), Physik oder Mathematik º Hochmotivierte, eigenständige und ambitionierte Persönlichkeit º Erfahrung mit Programmierung (Python, C++ oder ähnlich) º Kenntnisse in CAD-Tools (z.B. Fusion 360, SolidWorks, FreeCAD), Simulationsumgebungen (z.B. MuJoCo, Isaac Gym/Sim), Robot Operating System (ROS) / ROS2 und deep learning frameworks (z.B. PyTorch) sind von Vorteil º Bereitschaft, ergänzende fachliche Kompetenzen zu erwerben º Gute Kommunikation auf Englisch (B2) und Deutsch (B2) in schriftlicher sowie mündlicher Form º In der Lage sein, analytisch zu denken, Gedanken klar zu kommunizieren und schriftlich auszudrücken. Präzise, zuverlässig, kreativ und belastbar sein. Unser Angebot: º Auf Basis einer Vollzeitbeschäftigung (40 Wochenstunden) beträgt das monatliche Mindestgehalt € 3.776,10 brutto (14 x pro Jahr, KV-Einstufung B1) º Stabile Arbeitgeberin º Attraktiver Campus mit guter Verkehrsanbindung º Moderne Forschungsinfrastruktur Ende Bewerbungsfrist: 22.10.2026 Neugierig? Wir freuen uns von Ihnen zu hören! Bitte laden Sie folgende Dokumente hoch: ·Ein persönliches Motivationsschreiben, in dem Sie beschreiben, warum Sie am Institut für Maschinelle Intelligenz promovieren möchten und welcher Aspekt dieses Forschungsbereichs Sie besonders interessiert. ·Einen vollständigen Lebenslauf auf Englisch. ·Notenübersicht und Zeugnisse der Hochschulabschlüsse (M.Sc. und B.Sc.). Bitte beachten Sie: Falls Ihr Motivationsschreiben primär KI-generiert erscheint, sind Ihre Chancen auf die engere Auswahl gering. Wir möchten Sie kennenlernen und erfahren, warum und in welchem Bereich Sie forschen möchten! Bewerbungen werden laufend evaluiert: Wir ermutigen interessierte Kandidatinnen und Kandidaten, sich frühzeitig zu bewerben. Vielversprechende Bewerber werden zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen. Im Sinne des Frauenförderungsplans der JKU Linz werden Frauen besonders ermutigt, sich zu bewerben, diese werden bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen. Menschen mit Beeinträchtigung, welche zum "Kreis der begünstigt Behinderten" gehören, werden bei entsprechender Eignung besonders berücksichtigt. Platz für Ihre Zukunft? Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Jobportal. Für inhaltliche Auskünfte steht Ihnen Univ.-Prof. Dr. Dieter Büchler, T +43 732 2468 6212, E-Mail: [email protected] zur Verfügung. Standort: Altenberger Straße 69, 4040 Linz BEWERBEN https://jku.infoniqa.io/hcm/jobexchange/showJobOfferDetail.do ?...

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