Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/f/d) für Remote Map- & Umfeldmodifikation für Leitwarten automatisierter Mobilität

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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/f/d) für Remote Map- & Umfeldmodifikation für Leitwarten automatisierter Mobilität

09.07.2026, Wissenschaftliches Personal

Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM) sucht wissenschaftliche/n Miterarbeiter/in für Remote Map- & Umfeldmodifikation für Leitwarten automatisierter Mobilität

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) – Remote Map- & Umfeldmodifikation für Leitwarten automatisierter Mobilität

Hintergrund

Autonome Fahrzeuge werden auch in ferner Zukunft nicht die Komplexität jeglicher Verkehrssituationen eigenständig beherrschen. Insbesondere in Situationen, die von der ursprünglich hinterlegten Karte oder der definierten Operational Design Domain (ODD) abweichen, bleiben Fahrzeuge häufig stehen, obwohl eine sichere Weiterfahrt möglich wäre. Wir entwickeln eine Schnittstelle für Leitwarten der autonomen Mobilität, über die solche Situationen remote aufgelöst werden können, durch gezielte Änderungen an Karte und ODD, statt durch klassische Fernsteuerung. Gestalte mit uns die Leitwarte von morgen und forsche an spannenden Dissertationsthemen.

Deine Herausforderung

Als Promovierender erforschst du, wie ein Fahrzeug, das aufgrund einer nicht abgedeckten Situation zum Stillstand kommt, durch gezielte Remote-Eingriffe in Karte und ODD wieder handlungsfähig wird, ohne dass ein Mensch das Fahrzeug direkt steuert. Das reicht von der Erweiterung des befahrbaren Bereichs (z. B. wenn ein Hindernis ein Ausweichen außerhalb der ursprünglich freigegebenen Fläche erfordert) bis zur temporären Außerkraftsetzung einzelner Verkehrsregeln (z. B. das Umdeuten einer durchgezogenen Mittellinie in eine gestrichelte, um ein sicheres Überholen zu ermöglichen). Du entwickelst Konzepte, wie solche Modifikationen sicher definiert, validiert und zeitlich begrenzt in die Leitwarten-Schnittstelle integriert werden können, und stellst sicher, dass sie jederzeit nachvollziehbar und rückführbar bleiben.

Dein Profil

  • Sehr guter Masterabschluss in (Medien-) Informatik, Robotik, Ingenieurwissenschaften (1,x-Schnitt) an einer anerkannten Universität
  • Erfahrung mit HD-Karten, ODD-Konzepten oder Verkehrsregelmodellierung von Vorteil
  • Kommunikation und Organisation sind für dich selbstverständlich
  • Deutsch und Englisch (mind. B2)
  • Solide Programmierkenntnisse in Python, C++, ROS2

Deine Chancen

Du gestaltest die autonome Mobilität aktiv mit und baust dir ein wertvolles Netzwerk aus Wissenschaft und Industrie auf. Dir stehen umfangreiche Serverinfrastruktur und Versuchsfahrzeuge zur Verfügung; du übernimmst von Anfang an Verantwortung, betreust Studienarbeiten und gibst dein Wissen weiter.

Wir bieten

  • Befristete Vollzeitstelle nach TV-L E13 (100 %) für 2+1 Jahre
  • Möglichkeit zur Promotion und Start-up-Gründung
  • Innovatives Forschungsgebiet mit hoher Relevanz
  • Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur
  • Flexible Arbeitszeit inkl. Homeoffice
  • Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen
  • Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt
  • Beginn ab 1.9.2026

Bitte reichen Sie nur eine Bewerbung auf max. zwei Stellen ein! Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet; sie erfordert Anwesenheit am Lehrstuhl, Reisen, Teamarbeit und Versuche in Laboren oder auf Teststrecken. Schwerbehinderte Bewerber werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt. Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an; Bewerbungen von Frauen werden ausdrücklich begrüßt.

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Anhang). Sende diese bitte zeitnah mit Stellenbezeichnung im Betreff per E-Mail / Post an:

Christiane Schulte

Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

Boltzmannstraße 15, 85748 Garching

bewerbung.ftm@ed.tum.de

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: bewerbung.ftm@ed.tum.de

Mehr Information

https://www.mos.ed.tum.de/ftm/karriere/stellenangebote/human-ai-interfaceentwicklung-fuer-kollaborative-remote-assistance-systeme-1/

1 Ausschreibung, (Type: application/pdf, Größe: 2.1 MB) Datei speichern
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