Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich „Instruct and Explain: Natural language-Based Interaction with Autonomous Driving Stacks"

12.11.2025, Wissenschaftliches Personal

Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich „Instruct and Explain: Natural language-Based Interaction with Autonomous Driving Stacks“ mit der Möglichkeit zur Promotion. Der Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme (Prof. Dr.-Ing. habil. Alois Knoll) an der TUM School of Computation, Information and Technology (CIT) forscht im Bereich innovativer KI-Systeme in verschiedenen Arbeitsfelder. Wir sind ein Team von internationalen Wissenschaftlern und suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt ein neues, engagiertes und motiviertes Teammitglied, das sich in Zusammenarbeit mit unserem Industriepartner AUDI AG mit der natürlichen Sprachschnittstelle für hochautomatisierte Fahrsysteme (AD-Stack) befasst.

Ihre Aufgaben umfassen:

• Detaillierte Analyse verfügbarer Literatur und aktueller Technologien.
• Konzeption und Entwicklung einer domänenspezifischen Sprachschnittstelle für hochautomatisiertes Fahren
• Aufbau einer ereignisorientierten Wissensrepräsentation, die Sensordaten, semantische und planerische Ereignisse sowie Anforderungen integriert
• Entwicklung von Erklärbarkeitsverfahren (kontrastive und szenario-basierte Begründungen, Unsicherheitskommunikation)
• Integration und Evaluation von Large Language Models (LLMs) und Explainable AI (XAI) im Fahrzeug
• Durchführung von Nutzerstudien zur Erfassung von Vertrauen, Verständlichkeit und mentaler Belastung
• Dokumentation und Evaluierung und Ergebnisse
• Veröffentlichung der Ergebnisse in internationalen Zeitschriften und entsprechenden Konferenzen

Anforderungen:

• Sehr guter Masterabschluss der zur Promotion berechtigt in Informationstechnik, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder verwandten Studiengängen

• Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

• Kenntnisse und Erfahrung in KI-Methoden für Human Machine Interfaces

• Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten mit hohem Anwendungsbezug

Von Vorteil sind weiterhin:

• Erfahrung im Bereich Data Science, statistische Modellierung und Machine Learning

• Programmierkenntnisse in Python, C++

• Nutzung von SQL-Datenbanken

• Erfahrung in der Nutzung von Microsoft Azure

  
  

Wir bieten:

• Eine Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-L Bayern bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen

• Die Stelle ist zunächst auf ein Jahr befristet mit Option um Verlängerung um zwei weitere Jahre

• Eine verantwortungsvolle Position ab dem ersten Arbeitstag in einem interdisziplinären und multikulturellen Team und einem starken Industriepartner

• Die Möglichkeit zur Promotion im Rahmen der TUM Graduate School an einer der führenden Exzellenzuniversitäten Europas mit konstant hohen Rankings

• Viel Raum für eigene Ideen und Kreativität

  Interesse? Bitte senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (mit Lebenslauf, Motivationsschreiben und Zeugnissen) per E-Mail in Form einer einzigen PDF-Datei unter Angabe des Stichwortes im Betreff „TUM-AUDI-KI“ bis spätestens 20.11.2025 an Marie-Luise Neitz <neitz@in.tum.de> Für Rückfragen zu Profil und Aufgaben steht Ihnen Dr. Alexander Lenz (alex.lenz@tum.de) gerne zur Verfügung. Wir begrüßen Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Menschen mit Schwerbehinderung oder diesen gleichgestellten Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
  
  
• Wir freuen uns über Ihr Interesse an der Technischen Universität München und Ihre Bewerbung für die ausgeschriebene Stelle. Sie haben uns mit Ihrer Bewerbung personenbezogene Daten übermittelt. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung, abrufbar unter https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/Bewerbung/.
  

Kontakt: Marie-Luise Neitz