Das Fraunhofer EMFT betreibt angewandte Forschung an Sensoren und Aktoren für Mensch und Umwelt. Die rund 150 Mitarbeitenden an den drei Standorten München, Oberpfaffenhofen und Regensburg verfügen über langjährige Erfahrung und umfangreiches Know-how in Mikroelektronik und Mikrosystemtechnik. Das Technologieangebot des Instituts reicht von Halbleiterprozessen und MEMS-Technologien über 3D-Integration bis hin zur Folienelektronik. Diese Nano- und Mikrotechnologien sind die Basis für die anderen Kompetenzfelder des Fraunhofer EMFT: Sensorlösungen, sichere Elektronik und Mikropumpen. Gerade das interdisziplinäre Zusammenspiel dieser Kompetenzen bringt zukunftsweisende Lösungen hervor. Dadurch ist das Fraunhofer EMFT bestens aufgestellt, um zur Bewältigung der aktuellen Herausforderungen unserer Gesellschaft beizutragen.
 

Die Arbeitsgruppe Machine Learning Enhanced Sensor Systems forscht im Bereich der Robotik zu den Themen Umfeld- und Objekterkennung bzw. -klassifizierung mittels Radar, Lidar und Stereokameras, sowie dem Greifen sensibler Objekte durch visuelles und taktiles Feedback. Zu diesem Zweck wurden ein mobiler Roboterarm mit 7 Achsen, verschiedene Greifer sowie unterschiedliche optische Systeme (Radar, Lidar, Stereokamera) angeschafft. Mögliche Anwendungen des Roboters liegen in den Bereichen Smart Farming, wie beispielsweise dem Ernten von Äpfeln, in der Industrierobotik, in der das Thema Safety eine wichtige Rolle spielt, als auch in der Medizintechnik z.B. beim Handling von medizinischem Equipment. Die Gruppe hat im erfolgreich abgeschlossenen Projekt „RoboMove3D“ begonnen, Expertise im Bereich der Robotik aufzubauen und möchte diese Expertise nun erweitern.

Wir suchen eine Studentin bzw. einen Studenten, die oder der bereits Erfahrung in der Arbeit mit Robotern gesammelt hat und schnell in das vorliegende Setup einsteigen kann. Im Gegenzug erhalten Studierende die einmalige Möglichkeit während ihrer Masterarbeit mehr oder weniger exklusiv am Roboter arbeiten zu können.

Was Du bei uns tust

•    Integration des Roboters, der Greifer und der optischen bzw. taktilen Sensorik via ROS
•    Umsetzung einer nicht-trivialen Greifaufgabe unter Berücksichtigung des sensorischen Feedbacks
•    Implementierung einer ROS Node für taktile Sensorik
•    Anwendung von Machine Learning Methoden zur Objekterkennung bzw. zur Optimierung des Greifvorgangs

Was Du mitbringst

•    Studium in der Fachrichtung Elektro- und Informationstechnik, Informatik, Maschinenbau oder vergleichbare Studiengänge
•    Gute Kenntnisse in Python
•    C++ Kenntnisse sind von Vorteil
•    Gute Kenntnisse in der Robotik und im Umgang mit ROS/ROS2
•    Erste Erfahrungen mit Machine Learning Themen
•    Selbständige Arbeitsweise und große Motivation

Was Du erwarten kannst

Wir bieten Dir eine herausfordernde und abwechslungsreiche Forschungsaufgabe mit Verantwortung und Gestaltungsspielraum.
In unserem aufgeschlossenen Team kannst Du eigene Akzente setzen, Deine Ideen in Projekten realisieren und Dich wissenschaftlich, beruflich und persönlich weiterentwickeln. Dabei unterstützen Dich verschiedene Angebote der Fraunhofer Gesellschaft um Familie, Beruf und Karriereentwicklung bestmöglich miteinander zu vereinbaren.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen! 

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne: 
Florian Rieger 
Machine Learning Enhanced Sensor Systems
florian.rieger@emft.fraunhofer.de 
Tel.: +49 89 54759-557 

Fraunhofer-Institut für Elektronische Mikrosysteme und Festkörper-Technologien EMFT 

www.emft.fraunhofer.de 

Kennziffer: 74282                Bewerbungsfrist: 30.09.2024