25.03.2026, Wissenschaftliches Personal
Wir suchen einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/f/d) für eine vollständig finanzierte Promotionsstelle in den Forschungsbereichen Reinforcement Learning, Dynamik von Raumfahrzeugen, und Formale Verifikation, welche an der neugegründeten Professur für Raumfahrzeugkontrolle (Prof. Dr. Niklas Kochdumper) angesiedelt ist.
Motivation
Zukünftige Raumfahrtmissionen erfordern zunehmend autonome Entscheidungsfindung, da Kommunikationsverzögerungen, unsichere Umgebungen und die steigende Komplexität der Missionen traditionelle Steuerungsansätze an ihre Grenzen bringen. Reinforcement Learning hat in Anwendungen wie Planetenlandungen, Formationsflug, und On-Orbit-Servicing großes Potenzial gezeigt, da es Agenten ermöglicht, komplexe Steuerungsstrategien direkt aus der Interaktion mit der Umgebung zu erlernen. Gleichzeitig fehlen Standardmethoden des Reinforcement Learning formale Sicherheitsgarantien, wodurch sie für sicherheitskritische Raumfahrtanwendungen ungeeignet sind. Um diese Herausforderung zu adressieren, haben sich Ansätze des Safe Reinforcement Learning etabliert, die lernbasierte Steuerung mit expliziten Sicherheitsmechanismen kombinieren. Insbesondere Shielding-Methoden, bei denen Steuerungsaktionen gefiltert oder korrigiert werden, um Sicherheitsbeschränkungen einzuhalten, eröffnen einen vielversprechenden Weg für den sicheren Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Raumfahrt.
Ziel dieses Promotionsprojekts ist die Entwicklung eines theoretisch fundierten und gleichzeitig praktisch anwendbaren Reinforcement Learning Frameworks für Raumfahrtsysteme. Dabei soll Sicherheit jederzeit durch Shielding gewährleistet sein, ohne die lernbasierte Optimierung der Systemleistung einzuschränken.
Forschungsbereiche
Entwicklung von Reinforcement Learning Lösungen für Raumfahranwendungen wie autonomes Andocken, Planetenlandungen und aktive Trümmerbeseitigung (erfordert Erfahrung im Bereich Reinforcement Learning)
Implementierung von Simulationsumgebungen, welche zum Trainieren von Reinforcement-Learning-Agenten eingesetzt werden können (erfordert fundierte Kenntnisse der zugrunde liegenden Raumfahrzeugdynamik)
Integration von Shielding-Methoden in den Trainings- und Anwendungsprozess, um formale Sicherheitsgarantien selbst unter Unsicherheiten zu gewährleisten (erfordert einen ausgeprägten mathematischer Hintergrund)
Mitwirkung bei der Entwicklung und Umsetzung von Testeinrichtungen zur experimentellen Validierung von Reinforcement-Learning-Ansätzen (erfordert Grundkenntnisse in Hardware, Sensorik, Aktorik usw.)
Entwurf und Durchführung experimenteller Versuchsreihen in einer Laborumgebung zur Bewertung der Leistungsfähigkeit der Reinforcement-Learning-Agenten
Weitere Aufgaben
Publikation in wissenschaftlichen Journalen und Beteiligung an Konferenzen sowie die Mitarbeit bei der Erstellung von Forschungsanträgen
Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten
Aufbau von Fachkompetenz sowie stetige Verfolgung aktueller Entwicklungen in diesem Forschungsgebiet
Unterstützung beim Aufbau einer neuen Professur
Mitwirkung in der Lehre sowie bei den Prüfungen der Professur für Raumfahrzeugkontrolle
Mitwirkung an administrativen Aufgaben an der Professur für Raumfahrzeugkontrolle
Ihre Qualifikation
Überdurchschnittlich abgeschlossenes Hochschulstudium (Master, Diplom) in Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Robotik, Physik, Mathematik, oder einem verwandten Fachgebiet
Fundierte Kenntnisse in Raumfahrzeugdynamik und Regelungstechnik sowie Reinforcement Learning
Programmierkenntnisse in Python und/oder MATLAB (auch C++ ist von Vorteil)
Ausgeprägtes Interesse an der eigenständigen Bearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
Hervorragende Team- und Kooperationsfähigkeit
Sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
Die erfolgreiche Bewerberin bzw. der erfolgreiche Bewerber muss die Zulassungsvoraussetzungen für eine Promotion an der Technischen Universität München erfüllen. Weitere Informationen zu einer Promotion an der TUM finden Sie auf den Webseiten der TUM Graduate School und des Graduate Center of Engineering and Design.
Wir bieten
Vollzeitstelle (100% / 40h, Vergütung gemäß E13, TV-L) zunächst befristet auf zwei Jahre mit Option einer Verlängerung auf bis zu 6 Jahre und dem Ziel einer Promotion
Sie arbeiten an einer der renommiertesten Universitäten Europas in einem exzellenten, international vernetzten Umfeld und gestalten aktiv innovative wissenschaftliche Entwicklungen mit
Intensive Betreuung und gezielte Förderung beim Aufbau eines eigenständigen Forschungsprofils
Chance zur Veröffentlichung in führenden Journalen sowie zur Präsentation auf internationalen Konferenzen
Die Stelle ist am TUM-Campus Ottobrunn in der Nähe von München angesiedelt
Bewerbung
Bitte senden Sie alle erforderlichen Unterlagen in einer E-Mail mit Betreff PHD-SCC-1-[Ihr Name] bis zum 1. Mai 2026 an niklas.kochdumper@tum.de.
1. Motivationsschreiben (1 Seite maximal)
2. Lebenslauf (einschließlich Publikationsverzeichnis falls vorhanden)
3. Zeugnisse und Transcript of Records (Bachelor- und Masterabschluss)
4. Masterarbeit oder beispielhafter Forschungsbericht (falls Sie Ihre Masterarbeit noch nicht abgeschlossen haben, können Sie stattdessen einen beispielhaften Forschungsbericht oder eine Publikation einreichen).
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. Im Rahmen der Exzellenzinitiative des Bundes und der Länder verfolgt die TUM das strategische Ziel, die Vielfalt deutlich zu erhöhen. Die TUM ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und begrüßt daher insbesondere Bewerbungen von Frauen.
Technische Universität München
School of Engineering and Design
Professur für Raumfahrzeugkontrolle
Prof. Dr. Niklas Kochdumper
Caroline-Herschel-Str. 100, 85521 Ottobrunn
www.asg.ed.tum.de/scc
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: niklas.kochdumper@tum.de
Arcisstraße 21
80333 München
Deutschland

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