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

• Setup und Konfiguration von physikbasierten Simulationsumgebungen (z.B. Isaac Sim, MuJoCo) • Modellierung und Implementierung von kontaktreichen Handhabungs- und Montageoperationen in Simulation • Design und Training von RL-basierten Ansätzen zum Lernen von Montageprozessen und Policies • Untersuchung von State-of-the-Art Foundation Models für Modellierung und Generalisierung von Montageoperationen • Exploration von generativen KI-Ansätzen zur automatischen Generierung von Skill-Sequenzen • Dokumentation und Präsentation der entwickelten Methoden und Ergebnisse

• Gültige Immatrikulation an Universität in Robotik, Informatik, Künstlicher Intelligenz oder verwandtem Feld • Erfahrung mit Robotik-Simulationsumgebungen wie Isaac Sim, MuJoCo oder Bullet • Starke Programmierkenntnisse in Python und C++ sowie Erfahrung mit ROS • Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks, besonders PyTorch • Erfahrung mit Reinforcement-Learning-Methoden • Interesse oder praktische Erfahrung mit generativer KI, insbesondere LLMs und Vision-Language Models • Fließend Englisch

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