Robotische Lösungen für die Kreislaufwirtschaft im Bauwesen

Kontext:
Mitarbeit im EU-geförderten Projekt Reincarnate mit dem Ziel, digitale Lösungen zur Förderung der zirkulären Planung und zur Reduzierung von Abfällen in der Bauindustrie zu entwickeln. Sie unterstützen die Forschungsaktivitäten dieses groß angelegten EU-geförderten Projekts, die von der TU Berlin durchgeführt werden.

Arbeitsaufgaben:
Insbesondere erwarten wir, dass der/die Kandidatin Forschung zu robotischen Lösungen zur Aufwertung von Bauelementen, wie beispielsweise Fenstern, unter Nutzung der Roboterzelle des Instituts für Bauingenieurwesen unterstützt. Diese Arbeit umfasst die

• Entwicklung von Robotersimulationsprozessen mit RobotStudio von ABB oder Gazebo (50%)
• Teilnahme an Echtzeit-Robotikexperimenten in der Roboterzelle (25%)
• Unterstützung der fallstudienbasierten Forschung zur Demonstration der entwickelten Lösungen (25%)

• Hervorragende Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Softwareentwicklungsfähigkeiten
  Zusätzlich werden Kandidat*innen mit einer oder mehreren der folgenden Kompetenzen im Auswahlprozess bevorzugt:
• Softwareentwicklungsfähigkeiten in den Bereichen Building Information Modeling und Digitale Gebäudetwillinge
• Kenntnisse und Erfahrung in der Robotersimulation, idealerweise mit Gazebo oder einer ähnlichen Plattform
• Erfahrung in der Programmierung eingebetteter Systeme (z. B. Arduino, Raspberry Pi) und der Integration von Hardwarekomponenten

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Prof. Timo Hartmann
Besetzungszeitraum: sofort befristet zum 31.05.2026
Bewerbung an: timo.hartmann@tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.