Vollzeit, Teilzeit

Nürnberg

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Die Technische Universität Nürnberg (UTN) bietet eine inspirierende und interdisziplinäre Forschungsumgebung mit Zugang zu modernsten Ressourcen. Sie ist der ideale Ort, um zukunftsträchtige Entdeckungen zu machen und einen bedeutenden Beitrag zu spannenden Forschungsfeldern zu leisten.

Promotion an der UTN im Bereich Multi-Roboter Pfadfindung (m/w/d)

Das Department Computer Science & Artificial Intelligence bietet derzeit eine Promotionsstelle (3 Jahre, 100 %, TVL-13) in der Forschungsgruppe Artificial Intelligence and Robotics, geleitet von Prof. Dr. Wolfram Burgard, an. Wir suchen eine hochmotivierte und talentierte Nachwuchswissenschaftler:in, die Teil unseres dynamischen und internationalen Forschungsteams werden möchte.

Die bzw. erfolgreiche Kandidat:in wird Teil eines interdisziplinären Forschungsteams, das neuartige Ansätze für die Multi-Agenten-Pfadplanung in großskaligen robotergestützten Lagerhäusern entwickelt. Die Stelle ist im Bereich Robotik angesiedelt und beinhaltet eine enge Zusammenarbeit mit Forschenden aus den Bereichen Optimierung und Business Intelligence.

Sie werden zu Themen wie dezentraler Konfliktlösung und Multi-Agenten-Pfadplanung forschen, robotikspezifisches Fachwissen in das interdisziplinäre Team einbringen und eine führende Rolle bei der realitätsnahen Evaluierung der entwickelten Methoden übernehmen. Zugang zu den Experimentierflächen für mobile Robotik der UTN sowie zum Test- und Anwendungszentrum L.I.N.K. des Fraunhofer-Instituts bietet hervorragende Möglichkeiten, mittel- bis großskalige Experimente mit realer Roboterhardware durchzuführen.

Ergänzend wird eine weitere Stelle mit Schwerpunkt Optimierung in der Analytics and Optimization Group unter der Leitung von Prof. Dr. Alexander Martin ausgeschrieben.

Weitere beteiligte Forschungsgruppen sind die Juniorforschungsgruppe Multi-Robot Systems unter der Leitung von Dr. Tanja Kaiser, die Discrete Optimization Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Johannes Thürauf sowie die Management Intelligence Services Gruppe der FAU unter der Leitung von Prof. Dr. Freimut Bodendorf.

Der bzw. die erfolgreiche Kandidat:in wird zum interdisziplinären Projekt „Real-World Multi-Agent Optimal Path Finding under Uncertainty“ beitragen.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

Durchführung innovativer Forschung zur Pfadplanung für Multi-Roboter-Systeme und zur dezentralen Konfliktlösung in enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team.
Entwicklung, Implementierung und Evaluation von Methoden sowohl in Simulationen als auch auf physischen Robotersystemen.
Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in führenden internationalen Fachzeitschriften und auf renommierten Konferenzen sowie Präsentation der eigenen Arbeiten vor der internationalen Forschungsgemeinschaft.
Mitwirkung in der Lehre und bei der Betreuung von Studierenden, z. B. im Rahmen von Lehrveranstaltungen, Abschlussarbeiten und Forschungsprojekten.
Unterstützung bei der Pflege und Instandhaltung unserer gemeinsam genutzten Robotiklabore.
Mitwirkung an Outreach-Aktivitäten und Kommunikation von Forschungsergebnissen gegenüber wissenschaftlichen, industriellen und breiteren öffentlichen Zielgruppen.

Ihr Profil:

Wir erwarten:

Einen Master-Abschluss (M.Sc. oder äquivalent) in Informatik, Robotik, KI, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet
Motivation, Engagement und ein ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein
Starkes Interesse an Forschung zu Multi-Roboter-Systemen und an interdisziplinärer Zusammenarbeit
Programmiererfahrung in Python und/oder C++ oder vergleichbaren Programmiersprachen
Vertrautheit mit Git und LaTeX
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Erste Erfahrungen im Bereich mobile Robotik und künstliche Intelligenz (KI)

Erfahrung mit Multi-Roboter-Systemen ist ein großes Plus.

Zusätzliche Erfahrungen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche sind von Vorteil:

Robot Operating System (ROS/ROS 2)
KI-Frameworks (z. B. PyTorch oder ähnliche)
Ubuntu/Linux-Umgebungen und ssh
Docker und Nutzung von HPC-Clustern
Praktische Erfahrung im Umgang mit Roboterhardware

Interessiert?

Wenn Ihr Profil den Anforderungen entspricht, laden Sie bitte folgende Dokumente mit ihrer Bewerbung hoch:

Ein Persönliches Motivationsschreiben (max. 1 Seite), in dem Sie die Gründe für Ihren Promotionswunsch an der UTN darlegen und weshalb Sie sich für dieses Forschungsfeld und das Department interessieren. Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Erklärung entweder auf ein früheres Projekt, an dem Sie gearbeitet haben, oder auf einen Forschungsartikel, der Sie besonders fasziniert, um Ihr Interesse an Multi-Roboter-Systemen zu verdeutlichen
Ein vollständiger chronologischer, tabellarischer Lebenslauf in englischer Sprache.
Nachweise über Ihre Studienabschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc.) oder gleichwertige Qualifikationen.
Transcript of Records, Diploma Supplements oder Kursübersichten ihrer Studienabschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc. oder gleichwertige Abschlüsse).

Bitte beachten: Falls Sie Ihre Abschlüsse (M.Sc. sowie B.Sc. oder gleichwertige Abschlüsse) im Ausland erhalten haben, müssen Sie stets die Originalversion zusammen mit einer Übersetzung ins Englische oder Deutsche einreichen. Die Übersetzung muss von einem staatlich geprüften Übersetzer/einer staatlich geprüften Übersetzerin angefertigt worden sein und über ein offizielles Siegel verfügen.
Dokumente, deren Originalsprache Englisch ist, müssen nicht übersetzt werden. Falls Ihr Motivationsschreiben primär KI generiert oder assistiert erscheint, sind Ihre Chancen in die nähere Auswahl zu kommen nicht sehr hoch. Wir möchten erfahren warum und in welchem Bereich Sie forschen möchten.

Sollten Sie in die engere Auswahl kommen, erhalten Sie eine Einladung zu einem Interview, bei dem Sie Ihre Forschungsarbeit vorstellen können. Bewerbungen werden laufend evaluiert, wir ermutigen interessierte Kandidaten und Kandidatinnen sich frühzeitig zu bewerben.

Weitere Informationen zum Bewerbungsprozess und den Aufnahmebedingungen finden Sie unter
Weitere Informationen zur Entgeltgruppe TV-L E13 finden Sie unter .

Bitte beachten: Reisekosten und sonstige im Rahmen der Bewerbung anfallende Aufwände können nicht von uns erstattet werden.

Sie haben Fragen?

Bitte richten Sie alle inhaltlichen Anfragen an Prof. Dr. Wolfram Burgard

Bei allgemeinen Fragen wenden Sie sich bitte an .

The University of Technology Nuremberg (UTN) offers a stimulating and interdisciplinary research environment with access to cutting-edge resources. It is the ideal place to make groundbreaking discoveries and contribute to exciting fields of research.

Doctoral researcher (Ph.D.) positions at UTN with the topic of Multi-Robot Path Finding (m/f/d)

The Department of Computer Science and Artificial Intelligence is currently offering one opening for a doctoral research opportunity (fully funded, 3 years, 100%, pay scale TVL-13) in the Artificial Intelligence and Robotics Group led by Prof. Dr. Wolfram Burgard. We are seeking a highly motivated and talented individual to join our dynamic and international research team.

The successful candidate will join an interdisciplinary team of researchers developing novel approaches to multi-agent path finding in large-scale robotic warehouses. The position is rooted in robotics and involves close collaboration with researchers in optimization and business intelligence. You will conduct research on topics such as decentralized conflict resolution and multi-agent path finding, contribute robotics-specific domain knowledge to the interdisciplinary team, and take a leading role in the real-world evaluation of the developed methods. Access to UTN’s mobile robotics research facilities and Fraunhofer’s Test and Application Center L.I.N.K. will provide excellent opportunities to conduct medium- to large-scale experiments with robotic hardware.

There will be a complementary position rooted in optimization available in the Analytics and Optimization Group led by Prof. Dr. Alexander Martin.

Further involved research groups are the Multi-Robot Systems Junior Research group led by Dr. Tanja Kaiser, the Discrete Optimization Group led by Prof. Dr. Johannes Thürauf, and FAU’s Management Intelligence Services Group led by Prof. Dr. Freimut Bodendorf.

Your tasks:

The successful candidate will contribute to the interdisciplinary project “Real-World Multi-Agent Optimal Path Finding under Uncertainty”.

Your responsibilities will include:

Conducting cutting-edge research on multi-robot path finding and decentralized conflict resolution in close collaboration with an interdisciplinary team.
Designing, implementing, and evaluating methods in simulation as well as on physical robot systems.
Publishing research results in leading international journals and conferences and presenting your work to the global research community at international conferences.
Contributing to teaching activities and student supervision (e.g., courses, theses, research projects).
Supporting the maintenance of our shared robotics laboratories.
Engaging in outreach activities and communicating research to academic, industrial, and wider public audiences.

Your profile:

We expect:

A qualifying degree (M.Sc. or equivalent) in Computer Science, Robotics, AI, Engineering, or a related discipline
Motivation, dedication, and a strong sense of responsibility
Strong interest in multi-robot systems research and interdisciplinary collaboration
Programming experience in Python and/or C++, or related languages
Familiarity with Git and LaTeX
Proficiency in English (spoken and written)
Initial experience in mobile robotics and AI

Experience in multi-robot systems is a plus.

Additional experience in one or more of the following areas can be a plus:

Robot Operating System (ROS / ROS 2)
Deep Learning Frameworks (e.g., PyTorch or comparable)
Ubuntu/Linux environments and ssh
Docker and usage of HPC clusters
Hands-on experience with robot hardware

Selected highlights of this position include:

A unique opportunity to conduct research at the intersection of robotics, optimization, and business intelligence, while developing deep expertise in one area and collaborating closely across disciplines.
The opportunity to develop into a full-stack roboticist, combining strong computational and algorithmic skills with hands-on experience in real-world robot systems and deployments.
Access to broad and deep expertise across UTN’s groups and departments, as well as extensive computational resources and a diverse range of robotic hardware.
Financial support for presenting your work at leading international conferences and engaging with the global research community.
Competitive compensation according to TVL E 13, together with the high quality of living and comparatively moderate living costs offered by the city of Nuremberg.

Interested?

If your profile matches the requirements, please upload the following documents:

A personal statement (max. 1 page) that explains why you want to pursue a doctorate at UTN as well as why this research area and department interests you. In your explanation, please refer to either a previous project you have worked on or to a paper in the field that particularly interests you, to demonstrate your interest in mulit-robot systems research.
A complete, chronological, tabular curriculum vitae (CV) in English.
Certificates of your university degrees (e.g., M.Sc. degree and B.Sc. degree) or other equivalent qualification.
Transcript of records, diploma supplements, or overview of courses from your university degrees (M.Sc. degree and B.Sc. degree).

Please note: If your degrees (Master's and Bachelor's degree or equivalent) were obtained abroad, you must always submit the original version along with a translation into English or German by a certified translator, bearing an official seal, as a single combined document. Documents originally issued in English do not require a translation. If your personal statement appears to be AI generated or assisted, your chances of advancing may not be very high. We want to know why and what you want to research.

If you are shortlisted, you will be invited for an interview. Applications will be evaluated on a rolling basis. We encourage interested candidates to apply early.

For more information on the application process and admission requirements see .
For more information on the TV-L E13 payscale see .

Please note: Travel expenses and any other costs related to the application process cannot be reimbursed.

Questions?

For any scientific inquiries, please contact Prof. Dr. Wolfram Burgard

For general questions, please reach out to .