Der Forschungsbereich Medizintechnik des Lehrstuhls FAPS forscht an mensch-zentrierten medizintechnischen Lösungen – von intelligenten Assistenzsystemen für Menschen mit Beeinträchtigungen über soziale und mobile Robotik im Gesundheitswesen. Den roten Faden bildet eine konsequent menschzentrierte Perspektive: Unsere Forschung bringt innovative Technologien hervor, die den Alltag von Patient:innen, Pflegefachpersonen und Menschen mit Beeinträchtigungen messbar verbessern.
Unser Forschungsbereich baut seine Aktivitäten im Bereich der KI-basierten humanoiden Robotik im Pflegekontext weiter aus. In einem neu anlaufenden interdisziplinären Verbundprojekt erforschen wir den Einsatz humanoider Roboter an der Schnittstelle von Pflegewissenschaft, klinischer Bewegungsanalyse, körpernahen Sensornetzwerken und KI-gestützter Robotik. Die Stelle am FAPS konzentriert sich auf den robotischen Kern: Inbetriebnahme und Ansteuerung eines humanoiden Roboters, Teleoperation, Motion Retargeting sowie die Erforschung moderner Lernparadigmen für humanoide Systeme. Sie bietet die Möglichkeit der Promotion und ist in die Aktivitäten des Lehrstuhls FAPS eingebettet.
- Hochselektives drittmittelgefördertes Verbundprojekt mit dreijähriger Laufzeit
- Direkter Zugang zu einem humanoiden Roboter und etablierten FAPS-Vorarbeiten
- Interdisziplinäres Konsortium aus Pflegewissenschaft, Bewegungsanalyse, Sensorik und Robotik
- Verwertungsperspektive über assoziierte Praxis- und Industriepartner
- Internationale Sichtbarkeit auf Top-Konferenzen (ICRA, IROS)
- Inbetriebnahme und Ansteuerung eines humanoiden Roboters
- Entwicklung einer Motion-Retargeting-Pipeline für die Roboterkinematik
- Aufbau und Validierung eines Teleoperations-Frameworks (MoCap, VR-Brille)
- Erforschung moderner Lernparadigmen (RL, IL, Foundation Models)
- Kuration domänenspezifischer Trainingsdaten und anwendungsrelevanter Optimierungskriterien
- Sicherheits- und Betriebskonzept für realitätsnahe Erprobungen
- Wissenschaftliche Evaluation der entwickelten Lösung
- Inhaltliche Koordination der Schnittstellen zu Konsortial- und Praxispartnern
- Mitwirkung in der Lehre (Übungen, Seminare, Praktika)
- Beitrag zur inhaltlichen Weiterentwicklung des Forschungsbereichs Medizintechnik
- Mitarbeit bei der Akquise und Erstellung weiterer Forschungsanträge
- Beitrag zur Selbstorganisation des Lehrstuhls
- Industrie- und Klinikkontakte im Themenfeld Medizintechnik
- Betreuung von Studien-, Bachelor- und Masterarbeiten
- Beitrag zur Organisation von Lehrstuhl-Veranstaltungen
- Öffentlichkeitsarbeit (Messen, Konferenzen, Lange Nacht der Wissenschaften)
- Master in Robotik, Mechatronik, Informatik, Elektrotechnik, Medizintechnik oder Maschinenbau
- Überdurchschnittlicher Studienabschluss
- Begeisterung für KI, Robotik und menschzentrierte Technologie
- Vorerfahrung mit Robotik, Manipulation oder Teleoperation
- Eigeninitiative und strukturiertes Arbeiten
- Hohe Kommunikationsfähigkeit für die Konsortial- und Praxispartner-Zusammenarbeit
- Empathie und Sensibilität für den Pflegekontext
- Teamfähigkeit
- Fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse
- Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten
- Kenntnisse in Reinforcement Learning, Imitation Learning oder Foundation Models
- ROS und Robotersimulation (Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo)
- Motion Retargeting, Whole-Body Control oder Domain Randomization
- Programmierkenntnisse in Python und C++
- Erfahrung mit Sensornetzwerken (IMUs, MoCap)
- Projekt- oder Konsortialmanagement
- Aufgabenvielfalt jenseits des Projekts: Lehre, Antragsarbeit, Industriekontakte, Bereichsentwicklung
- Dynamisches, kollegiales und interdisziplinäres Forschungsteam
- Raum für Eigeninitiative und kreative Lösungsansätze
- Vernetzung mit Mitarbeitenden, Alumni und Industrie
- Möglichkeit zur Promotion im Rahmen des Projekts
- Vollzeitstelle
- Eingruppierung nach TV-L E13
- Zunächst befristete Stelle
- Beginn ab 01.07.2026 möglich
- Möglichkeit zur Promotion im Rahmen der Tätigkeit
Jonas Walter, M. Sc.
Forschungsbereichsleiter Medizintechnik
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)
Egerlandstraße 7-9, 91058 Erlangen
E-Mail: [email protected]
Prof. Dr. rer. nat. Jens Fürst
Professur für Digitale Fabrik mit dem Schwerpunkt Medizintechnik
Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)
Egerlandstraße 7-9, 91058 Erlangen
E-Mail: [email protected]
