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FRFraunhofer-Gesellschaft

Student Assistant - Learning contact-rich tasks in simulation with RL/foundational models(m/w/x)

Stuttgart
VollzeitWerkstudentVor Ort

Setting up physics-based simulation environments for contact-rich assembly operations. Experience with robotics simulation, Python, C++, ROS, and PyTorch required. Freedom to implement own ideas.

Anforderungen

  • Enrollment in robotics, computer science, AI, or related field
  • Experience with robotics simulation environments (Isaac Sim, MuJoCo, Bullet)
  • Strong programming skills in Python, C++
  • Experience with ROS (Robot Operating System)
  • Experience with machine learning frameworks, particularly PyTorch
  • Experience in reinforcement learning methods
  • Interest/initial experience with generative AI (LLMs, VLMs)
  • Experience with robotic manipulators (beneficial)
  • Fluent English

Aufgaben

  • Set up physics-based simulation environments
  • Configure different simulators and robot models
  • Model contact-rich handling and assembly operations
  • Implement contact-rich assembly processes in simulation
  • Design RL-based approaches for assembly learning
  • Train RL models to learn assembly policies
  • Investigate state-of-the-art foundation models
  • Model assembly operations using foundation models
  • Generalize assembly operations with foundation models
  • Explore generative AI for skill sequence generation
  • Document developed methods and findings
  • Present methods and findings

Ausbildung

  • Laufendes Studium

Sprachen

  • Englischfließend

Tools & Technologien

  • Isaac Sim
  • MuJoCo
  • Bullet
  • Python
  • C++
  • ROS (Robot Operating System)
  • PyTorch
  • Large Language Models (LLMs)
  • Vision-Language Models (VLMs)

Benefits

Startup-Atmosphäre

  • Freedom to implement own ideas
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.

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