PostDoc oder Study Nurse (m/w/d) für Real-World-Studien im Bereich assistiver Robotiktechnologie
17.10.2025, Wissenschaftliches Personal
Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Vollzeit eine/n PostDoc oder eine/n Study Nurse (m/w/d) für Real-World-Studien im Bereich assistiver Robotiktechnologien.
Das Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) ist ein Integratives Forschungszentrum der Technischen Universität München und arbeitet an innovativen und nachhaltigen Lösungen für zentrale Herausforderungen unserer Zeit, wie z. B. der Zukunft der Gesundheit. Das Forschungszentrum Geriatronik des MIRMI – TUM betreibt Spitzenforschung im Bereich der künstlichen Intelligenz und robotischer Assistenzsysteme im Dienst der Pflege und der Verbesserung der Lebensqualität älterer Menschen. Am Standort Garmisch-Partenkirchen entwickeln wir gemeinsam mit Partnern wie Caritas und LongLeif GaPa gGmbH Systeme wie GARMI, ein telemedizinischer humanoider Assistenzroboter, mithilfe praxisnaher Feldstudien. Wir führen Untersuchungen zur Benutzerfreundlichkeit, Telepräsenz und Einzelfallanalysen durch sowie kleinere klinische Studien, um diese Technologien in realen Pflegeumgebungen zu validieren. Die Gesundheitsregion Garmisch-Partenkirchen bietet hierzu einen einzigartigen Forschungsstandort mit einem hervorragenden Netzwerk an lokalen Kliniken und Ärzten sowie sozialen, Bildungs- und Pflegeeinrichtungen. Der für seine eindrucksvolle Bergwelt und Sportveranstaltungen weltweit renommierte Ort Garmisch-Partenkirchen liegt circa 90 km im Süden von München und ist gut erreichbar (1,5 Std. Zug / 1 Std. Auto).
Anforderungen (Aufgaben)
- Konzeption, Durchführung und Auswertung von Studien zur Nutzbarkeit und Integration robotischer Assistenzsysteme (z. B. GARMI) mit älteren Probandinnen/Probanden in realitätsnahen Einsatzumgebungen, wie betreuten Wohneinrichtungen oder Einrichtungen der Caritas
- Durchführung von Einzelfallstudien und kleineren klinischen Untersuchungen
- Beitrag zur Weiterentwicklung von Mensch-Roboter-Interaktionsparadigmen unter Anwendung quantitativer und qualitativer Methoden (z. B. Almere-Fragebogen, Nutzerinterviews, Messungen zu Vertrauen und Akzeptanz)
- Zusammenarbeit mit Caritas, Pflegekräften, Klinikpersonal und technischen Teams
- Veröffentlichung wissenschaftlicher Beiträge auf internationalen Fachkonferenzen/Fachzeitschriften sowie Vorträge/Präsentationen bei Veranstaltungen, wie dem Geriatronics Summit & der Summer School (optional)
- Betreuung von studentischen Hilfskräften und Mitwirkung bei Öffentlichkeitsarbeit und Outreach-Aktivitäten (optional)
Erforderliche Qualifikationen
- Promotion (Abschluss innerhalb der letzten 3 Jahre) in einem der folgenden Fachbereiche (Bewegungswissenschaften, Mensch-Computer-Interaktion, Human Centered Robotics, Social Robotics, Biomedical Engineering) oder einem verwandten Fachgebiet oder
- Studienpflegekraft mit mindestens 5 Jahren Berufserfahrung in der Konzeption und Durchführung klinischer Studien mit Medizinprodukten
- Erfahrung in der Durchführung von Studien zur Benutzerfreundlichkeit oder klinischer Studien mit Patienten/Patientinnen oder älteren Erwachsenen – idealerweise in realen Pflegeumgebungen
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, sowohl quantitativ als auch qualitativ (z. B. gemischte Modelle, Methoden zur Nutzerakzeptanz)
- Vertrautheit mit Metriken und Tools der Mensch-Roboter-Interaktion (z. B. Almere-Modell, Trust Scales)
- Sehr gute Englischkenntnisse sowie Deutschkenntnisse auf B2-Niveau wünschenswert
Berufserfahrungen (wünschenswert)
- Praktische Erfahrung mit assistiven oder sozialen Robotern im Dienste der Altenpflege (z. B. GARMI, Telemedizin-Prototypen)
- Nachweisbare Erfolge in Feldstudien, mit Telepräsenz-Technologien oder bei der klinischen Pilotimplementierung
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit interdisziplinären und internationalen Teams
Angebot
- Verantwortungsvolle Position als PostDoc oder Studienpflegekraft – je nach Qualifikation – im Rahmen spannender Forschungsprojekte im Bereich Geriatronik mit gleitender Arbeitszeit
- Ein lebendiges, interdisziplinäres Forschungsumfeld mit dem Flair einer dynamischen und international geprägten wissenschaftlichen Einrichtung am Standort Garmisch-Partenkirchen mit exzellenten Vernetzungsmöglichkeiten
- Eigenständige wissenschaftliche Arbeit in enger Zusammenarbeit mit Caritas und weiteren Pflegeeinrichtungen
- Zugang zur Campus-Infrastruktur der TUM in Garmisch-Partenkirchen, einschließlich modern ausgestatteter Robotik-Labore und experimenteller Wohneinheiten
Die Vergütung erfolgt nach TV-L je nach Qualifikation bis maximal E13. Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet. Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.
Bewerbung
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen: Motivationsschreiben; relevante Zeugnisse und Beschäftigungsnachweise; Lebenslauf, einschließlich Publikationsliste und ggf. Gutachter ihrer Dissertation; Angabe von 2 Referenzen, optional Kopien von max. zwei Publikationen oder Working Papers als Erstautorin/Erstautor). Bitte laden Sie diese in einer einzigen PDF-Datei mit Betreff „70MIRMIPostdoc/Study Nurse GAP” über folgenden Link hoch: hier. Einsendeschluss für Bewerbungen auf diese Stelle ist der 31.10.2025.
Kontakt
Technische Universität MünchenMunich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)
Forschungszentrum Geriatronik
Prof. Alexander König (koenig@tum.de)
Bahnhofstraße 37
82467 Garmisch-Partenkirchen
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Hinweis zum Datenschutz:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.
Kontakt: Prof. Alexander König: koenig@tum.de