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Promotionsstelle (100%) - Autonomous Vehicle Lab - Runtime Risk Assessment für Autonomes Fahren
20.10.2026, Wissenschaftliches Personal
Hintergrund
Autonome Fahrzeuge treffen ihre Entscheidungen unter kontinuierlich wechselnder Unsicherheit, aus der Wahrnehmung der Umgebung, der Prädiktion des Verhaltens anderer Verkehrsteilnehmer und der eigenen Planung. Ob ein Fahrzeug sicher innerhalb seiner Betriebsgrenzen (ODD) agiert, lässt sich nicht durch starre Regeln allein beantworten, sondern erfordert eine kontinuierliche, echtzeitfähige Bewertung des aktuellen Risikos. Wir entwickeln ein System, das Systemzustand, Umfeldsituation und Betriebsgrenzen laufend zu einem aggregierten Risikomaß verdichtet und so die Grundlage für automatisierte Betriebsmodus-Entscheidungen bildet. Gestalte mit uns das Risikobewusstsein autonomer Fahrzeuge von morgen und forsche an spannenden Dissertationsthemen.
Deine Herausforderungen
Als Promovierender entwickelst du ein echtzeitfähiges Risikobewertungssystem, das kontinuierlich Systemzustand, Umfeldsituation und Betriebsgrenzen (ODD) bewertet. Im Zentrum steht die Integration von Unsicherheitsmaßen aus Perzeption, Prädiktion und Planung zu einem aggregierten Risikomaß, das als Grundlage für Systementscheidungen dient: Erkennt das System etwa eine zunehmende Divergenz zwischen prädiziertem und tatsächlichem Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer, muss dein Risikomaß dies zuverlässig abbilden. Darauf aufbauend entwickelst du Schwellwertlogiken und Eskalationsmechanismen, die auf Basis dieses Risikomaßes automatisiert Betriebsmodus-Entscheidungen auslösen, und validierst dein Runtime-Risk-Assessment in Simulation und Realbetrieb anhand definierter Szenarien und sicherheitsrelevanter KPIs. Dabei arbeitest du eng mit dem Validierungsframework zusammen und entwickelst damit einen zentralen Baustein für das sichere, autonome Entscheiden von Fahrzeugen im Realbetrieb.
Dein Profil
- Sehr guter Masterabschluss in Informatik, Robotik, Ingenieurwissenschaften (1,x-Schnitt) an einer anerkannten Universität
- Erfahrung mit Autonomen Systemen und funktionaler Sicherheit
- 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 1.10.2026
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: Xiyan Su
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