Promotionsstelle (100%) - Autonomous Vehicle Evaluation - Evaluation von Perzeptions- & Prädiktionsalgorithmen
23.12.2025, Wissenschaftliches Personal
Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik sucht wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w/d) aus Ingenieurswesen, Informatik oder Wirtschafts-Informatik für die Evaluation von Perzeptions- und Prädiktionsalgorithmen.
Motivation
Als eine der wichtigsten Herausforderungen unserer Zeit verändern die CASE-Megatrends (Connected, Autonomous, Shared, Electric) bereits heute die Mobilität der Menschen grundlegend. In Zukunft müssen wir jedoch stärker auf digitale, nachhaltige und vor allem automatisierte Lösungen setzen, um unsere Verkehrsnachfrage zu decken. Gleichzeitig eröffnen Innovationen in Hardware und Software die Chancen genau diese Herausforderungen anzugehen und autonomes Fahren in breiter Masse Realität werden zu lassen.
Im Autonomous Vehicle Lab gestalten wir mit intelligenten Lösungen das Fahrzeug der Zukunft. Dabei arbeiten wir in der Forschungsgruppe Autonomous Vehicle Evaluation an Algorithmen und Methodiken, mit denen sich sowohl die Leistungsfähigkeit einzelner Teilkomponenten als auch die des autonomen Gesamtsystems messen lässt. Hierbei beteiligen wir uns nicht nur an zahlreichen Projekten mit Partnern aus Industrie und Forschung, sondern bringen unsere eigens entwickelte Software auch in Projekten wie TUM Autonomous Motorsport oder EDGAR in reale Anwendung. Unsere Forschungsergebnisse publizieren wir nicht nur auf internationalen Konferenzen und Journals, sondern stellen diese auch auf GitHub Open Source zur Verfügung. Werde also Teil unseres Autonomous Vehicle Lab am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik und gestalte aktiv die Zukunft der Mobilität mit!
Deine Herausforderung
Wir suchen innovative Bewerberinnen und Bewerber mit Initiative und Tatendrang, die mit ihrer Promotion das autonome Fahren mitgestalten möchten. Dazu bietet das Autonomous Vehicle Lab beste Bedingungen mit Serverinfrastruktur, Datensätzen, und realen Versuchsfahrzeugen sowie einem starken und motivierten Team. Das Promotionsthema wird dabei innerhalb der ersten 6 Monate gemeinsam mit dem Team im Bereich Evaluation und Simulation von Perzeptions- und Prädiktionsalgorithmen entwickelt. Dabei soll gezielt Wert auf im öffentlichen Verkehr selten auftretende Szenarien sowie auf die Vergleichbarkeit von Simulation und realer Anwendung gelegt werden.
Das zentrale Ziel Deines Projekts ist die Bewertung von Perzeptions- und Prädiktionsalgorithmen. Eine besondere Herausforderung besteht dabei in der Überbrückung des sogenannten Sim-to-Real-Gaps: Da reale Testdaten oft nur begrenzt verfügbar sind, ist die Simulation unverzichtbar - ihre Ergebnisse müssen jedoch verlässlich auf die Realität übertragbar sein. Deine Aufgabe ist es daher, eine Methodik zu entwickeln, die eine automatisierte, simulative Bewertung ermöglicht und dabei valide Rückschlüsse auf das reale Verhalten zulässt. Dies erfordert neben der gezielten Auswahl relevanter Szenarien auch die Identifikation und Entwicklung aussagekräftiger Metriken.
Dein Profil
Als ideale Kandidatin oder Kandidat, verfügst Du über einen sehr guten Masterabschluss in der Informatik, Verkehrstechnik, Ingenieurswissenschaft oder einer vergleichbaren wirtschaftlich-technischen Fachrichtung. Vor allem aber bist Du stark in Kommunikation und Organisation, um Dich an der Schnittstelle von Wissenschaft und Wirtschaft zu behaupten. Du verfügst über verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse (mind. Level B2). Du bringst solide Programmierkenntnisse in einer höheren Programmiersprache (z.B. Python, C++) mit und hast bereits erste Erfahrungen im Bereich der Perzeption. Du brennst für das Thema Simulation und bist bereit, das Autonomous Vehicle Lab durch Dein Engagement mitzugestalten.
Deine Chancen
Als Teil unseres Teams gestaltest Du aktiv die Entwicklung autonomer Fahrzeuge mit und baust Dir ein wertvolles Netzwerk aus Akteuren der Industrie und Wissenschaft auf. Dir stehen für Deine Rolle im Autonomous Vehicle Lab umfangreiche Serverinfrastrukturen und Versuchsfahrzeuge (z.B. EDGAR) zur Verfügung. Du übernimmst also von Anfang an Verantwortung im Projekt und wirkst in einem Team mit, das gemeinsam mit dir das autonome Fahren gestaltet. Im Rahmen Deiner Arbeit baust du dein Wissen kontinuierlich aus, gibst es weiter und betreust Studienarbeiten, um das autonome Fahren in breiter Masse Realität werden zu lassen.
Wir bieten
- Befristete Vollzeitstelle nach TV-L E-13 100% für insgesamt 3 Jahre
- Möglichkeit zur Promotion und Start-up-Gründung
- Innovatives Forschungsgebiet mit hoher Aktualität und Relevanz
- Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur
- Flexible Arbeitszeitgestaltung inkl. Homeoffice
- Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen
- Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Die Stelle erfordert die Anwesenheit am Lehrstuhl, Reisen, die Arbeit im Team, Kontaktfreude und die Durchführung von Versuchen in Laboren oder auf Teststrecken. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.
Wir freuen uns auf Deine aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Anhang). Sende diese bitte mit Stellenbezeichnung im Betreff per E-Mail / Post an:
Christiane Schulte
bewerbung.ftm@ed.tum.de
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Boltzmannstraße 15
85748 Garching
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: Simon Sagmeister
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