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Promotionsstelle im Forschungsbereich des maschinellen Lernens für Fahrzeug-Aerodynamik in Zusammenarbeit mit der Audi AG
23.10.2025, Wissenschaftliches Personal
Wissenschaftliches Maschinelles Lernen (Scientific Machine Learning, SML) ist ein schnell wachsender Forschungsbereich. Der State-of-the-Art soll hier in Zusammenarbeit mit der Audi AG weiterentwickelt werden, um den Weg für die nächste Generation an Aerodynamiksimulationen für die Fahrzeugentwicklung zu ebnen.
Über das Projekt
Scientific Machine Learning zielt darauf die Rechenleistung moderner Lernverfahren mit der Interpretierbarkeit und Genauigkeit herkömmlicher Simulationen zu verbinden. Die zugrundeliegenden neuronalen Netze haben das Potenzial, bei gegebener Simulationsgenauigkeit fundamentale Verbesserungen der Laufzeitleistung zu erreichen. Der aktuelle Stand der Technik soll in der Forschungsgruppe von Prof. Thuerey (https://ge.in.tum.de/) in enger Zusammenarbeit mit der Audi AG weiterentwickelt werden, um den Weg für die nächste Generation datengetriebener Aerodynamik-Simulationsmethoden zu ebnen.
Ihre Qualifikationen
- Master- oder gleichwertiger Hochschulabschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen, Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft, Physik oder einem verwandten Fachgebiet von einer anerkannten Hochschule oder Universität. Abschlüsse aus dem Ausland müssen dem entsprechenden deutschen Abschluss gleichwertig sein; die endgültige Zulassung erfordert die Zustimmung der Hochschulbehörden.
- Starkes Interesse an wissenschaftlicher Forschung sowie Erfahrung mit Aerodynamik, Fluid-Simulationen und neuronalen Netzen.
- Die Abschlussnote/Gesamtdurchschnittsnote des MSc-Studiums muss bei Umrechnung in das deutsche Notensystem mindestens 2.0 betragen.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie hohe Motivation, gepaart mit einer selbständigen und strukturierten Arbeitsweise.
- Gewinnendes Auftreten sowie ein hohes Maß an sozialer und kommunikativer Kompetenz.
Vorteile
Sie werden Teil eines der führenden KI-Forschungslabore in Deutschland und Europa und arbeiten an der Schnittstelle von Wissenschaft und industrieller Anwendung. In enger Kooperation mit der Audi AG und führenden Forschenden im Bereich des Wissenschaftlichen Maschinellen Lernens gestalten Sie die nächste Generation datengetriebener Simulationsmethoden. Ihr Arbeitsplatz befindet sich an der Technischen Universität München (TUM) mit der Möglichkeit zu regelmäßiger Präsenz beim Projektpartner Audi. Die TUM bietet exzellente Forschungsinfrastrukturen, ein inspirierendes wissenschaftliches Umfeld sowie umfassende Unterstützung bei der Entwicklung innovativer Forschungsprojekte.
Rahmenbedingungen
TV-L E13 (100%)
— befristet auf 3 Jahre
Kontakt & Bewerbung
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse und Empfehlungsschreiben) per E-Mail an:
Hinweis: Informationen zur Anerkennung ausländischer Abschlüsse und zu formalen Zulassungsvoraussetzungen werden von den zuständigen Hochschulbehörden verbindlich geprüft.
The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.
Data Protection Information:
When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.
Kontakt: i15ge@cs.tum.edu
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