Student*in für Masterarbeit: Learning Dexterous Robot Manipulation from Human Demonstrations
Mercedes-Benz AG sucht: Student*in für Masterarbeit: Learning Dexterous Robot Manipulation from Human Demonstrations. Die Stelle ist als Homeoffice möglich ausgeschrieben. veröffentlicht am 07.08.2026.
- Arbeitgeber
- Mercedes-Benz AG
- Beschäftigungsart
- Homeoffice möglich
- Veröffentlicht
- 07.08.2026
Aufgaben und Anforderungen: Student*in für Masterarbeit: Learning Dexterous Robot Manipulation from Human Demonstrations bei Mercedes-Benz AG
Life is always about becoming… Im Leben geht es darum, sich auf eine Reise zu begeben, um die beste Version unseres zukünftigen Selbst zu werden. Während wir Neues entdecken, stellen wir uns Herausforderungen, meistern sie und wachsen über uns hinaus.Bewerben Sie sich bei Mercedes-Benz und finden Sie den Aufgabenbereich, in dem Sie Ihre Talente individuell entfalten können. Dabei werden Sie von visionären Kolleginnen und Kollegen unterstützt, die Ihren Pioniergeist teilen. Bei uns einzusteigen bedeutet, Teil eines globalen Teams zu werden, dessen Ziel es ist, die begehrenswertesten Automobile der Welt zu bauen. Together for excellence.
Stellennummer: MER00046D1
Aufgaben
Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG gehört der Fahrzeughersteller zu den größten Anbietern von Premium- und Luxus-Pkw und Vans.
In unserem crossfunktionalen Team AI Research – Physical AI erforschen wir neueste Technologien für KI-gestützte Robotikarchitekturen und moderne AI-Stacks. Ein zentrales Forschungsfeld ist das Lernen komplexer Manipulationsfähigkeiten aus menschlichen Demonstrationen. In dieser Masterarbeit untersuchst du, wie Teleoperation, Demonstrationsdaten und Vision-Language-Action-Modelle zur Entwicklung leistungsfähiger Robot-Learning-Systeme eingesetzt werden können.
Dextere Roboterhände ermöglichen die Ausführung komplexer Manipulationsaufgaben und gelten als wichtiges Anwendungsfeld moderner Robot-Learning-Verfahren. Aktuelle Learning-from-Demonstration- und Vision-Language-Action-Ansätze versprechen eine effiziente Übertragung menschlicher Fähigkeiten auf Robotersysteme. Offen ist jedoch, welche Faktoren die Lernleistung und Generalisierungsfähigkeit dieser Verfahren maßgeblich beeinflussen.
Ziel der Arbeit ist die wissenschaftliche Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Demonstrationsdaten, Teleoperationsverfahren und der Leistungsfähigkeit moderner Robot-Learning-Ansätze. Hierzu werden Demonstrationsdaten mit einer dexteren Roboterhand erhoben, verschiedene Lernverfahren trainiert und deren Generalisierungsfähigkeit unter unterschiedlichen Versuchsbedingungen systematisch evaluiert.
Mögliche Forschungsfragen sind:
Die Arbeit soll neue wissenschaftliche Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen Teleoperation, Demonstrationsdatenqualität und der Leistungsfähigkeit moderner Robot-Learning-Verfahren liefern.
Die Ergebnisse sollen zu einem besseren Verständnis beitragen, wie sich dextere Manipulationsfähigkeiten mithilfe von Learning-from-Demonstration-Ansätzen und Vision-Language-Action-Modellen effizient von Menschen auf Robotersysteme übertragen lassen. Darüber hinaus sollen konkrete Empfehlungen hinsichtlich Datenerfassung, Demonstrationsqualität, Sensorik und Modelltraining für zukünftige robotische Lernsysteme abgeleitet werden.
Diese Herausforderungen kommen auf Dich zu:
- Literaturrecherche zu dexterer Teleoperation, Hand-Retargeting, Imitation Learning sowie modernen Vision-Language-Action-Modellen (z. B. ACT, Diffusion Policy, OpenVLA oder π0)
- Aufbau bzw. Erweiterung einer Teleoperationsplattform zur Steuerung einer fünffingrigen Roboterhand
- Entwicklung einer Hand-Retargeting-Pipeline zur Übertragung menschlicher Handbewegungen auf die Kinematik einer dexteren Roboterhand unter Erhalt der Manipulationsabsicht
- Definition repräsentativer Manipulationsaufgaben sowie Aufbau einer synchronisierten Datenerfassungs-Pipeline zur Integration von Mehrkamera-Bilddaten, propriozeptiven Signalen und Roboteraktionen
- Erhebung, Aufbereitung und Analyse eines Demonstrationsdatensatzes für Learning-from-Demonstration-Ansätze
- Training und Benchmarking von Imitation-Learning-Baselines sowie Fine-Tuning moderner Vision-Language-Action-Modelle auf den erhobenen Daten
- Planung und Durchführung kontrollierter Experimente zur Untersuchung des Einflusses von Demonstrationsqualität, Datenmenge, Datensatzdiversität und Sensorik auf die Modellleistung
- Wissenschaftliche Evaluation der resultierenden Strategien auf einer realen Roboterplattform hinsichtlich Erfolgsrate, Robustheit und Generalisierung auf unbekannte Objekte, Objektlagen und Manipulationssituationen
- Analyse der Ergebnisse sowie Ableitung wissenschaftlich fundierter Empfehlungen für effiziente Learning-from-Demonstration-Systeme
Die Tätigkeit kann ab Oktober 2026 beginnen.
Profil
Laufendes Masterstudium der Informatik, Robotik, Künstlichen Intelligenz, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Gute Python-Kenntnisse sowie erste Erfahrungen mit Machine Learning oder Robotik
- Interesse an Robot Learning, Computer Vision und Embodied AI
- Idealerweise praktische Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks (z. B. PyTorch) und Linux
- Selbstständige, strukturierte und wissenschaftliche Arbeitsweise
Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Engagement und Teamfähigkeit
Zusätzliche Informationen:
Wir freuen uns auf Deine Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte vergiss nicht im Online-Formular Deine Dokumente als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren und die maximale Dateigröße von 5 MB zu beachten.
Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien findest Du hier.
Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com) unterstützt Dich gerne im Bewerbungsprozess.
People Solutions hilft Dir bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Du erreichst uns per E-Mail über myhrservice@mercedes-benz.com oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).
Wir bieten
- Essenszulagen
- Mitarbeiterhandy möglich
- Mitarbeiterrabatte möglich
- Mitarbeiterbeteiligung möglich
- Mitarbeiter Events
- Coaching
- Flexible Arbeitszeit möglich
- Hybrides Arbeiten möglich
- Gesundheitsmaßnahmen
- Betriebliche Altersversorgung
- Mobilitätsangebote
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- Gute Anbindung
- Barrierefreiheit
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Herkunft dieser Stellenanzeige
Diese Stellenanzeige wurde von stepstone übernommen und erscheint auf Talents & Jobs. Die ursprüngliche Ausschreibung steht unter https://www.stepstone.de/stellenangebote----20260807---14317553-inline.html?cid=partner_webfeinschliff___Y&adjust_t=1bbth7ql_1bjy99sm&adjust_campaign=partner_webfeinschliff___Y.