Login
Help
Documentation
Back to
News Board
Browse in News
Promotionsstelle (100%) - Autonomous Vehicle Lab - Scalable Validation & Sim2Real für den autonomen Linienbus
29.10.2026, Academic staff
Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik sucht ab sofort wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w/d) aus Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder Maschinenbau zur Promotion im Bereich simulationsbasierte Validierung und Sim2Real für den autonomen Linienbus.
Virtuelle Absicherung der Fahrfunktionen für einen autonomen Linienbus
Hintergrund
Bevor ein autonomer Bus Fahrgäste befördern darf, muss nachgewiesen werden, dass seine Fahrfunktionen in allen relevanten Situationen sicher und zuverlässig arbeiten. Reale Testfahrten allein reichen dafür nicht aus: Kritische Situationen sind selten, und jede Softwareänderung erfordert eine erneute Absicherung. Simulationsbasierte Validierung ist daher ein zentraler Baustein, wirft aber die Frage auf, wie belastbar Simulationsergebnisse für den Realbetrieb sind. Im Rahmen unseres Vorhabens, einen Linienbus vollautonom (SAE Level 4) auf Münchens Straßen zu bringen, entwickeln wir eine durchgängige Validierungskette von der Simulation bis auf die Straße. Das Projekt wird im Rahmen des Deutschen Zentrums Mobilität der Zukunft (DZM) gefördert. Gestalte mit uns den ÖPNV von morgen und forsche an spannenden Dissertationsthemen.
Deine Herausforderungen
Als Promovierende:r baust du ein Validierungsframework auf, das die Fahrfunktionen des Busses durchgängig absichert, von der Testorchestrierung über das Ergebnismanagement bis zur Anbindung an Simulations-, HiL- und Fahrzeugumgebungen. Dein Fokus liegt auf den Funktionen jenseits der Wahrnehmung: Entscheidungsfindung, Planung, Regelung und Missionserfüllung. Dafür erstellst und parametrierst du Simulationsszenarien und automatisierst Testabläufe so, dass Softwarestände schnell und reproduzierbar bewertet werden können. Darüber hinaus entwickelst du Analysewerkzeuge und Postprocessing-Pipelines, die aus Validierungs- und Fahrdaten gezielt kritische Situationen und Edge Cases identifizieren und daraus synthetische Datensätze ableiten. Diese fließen in die Weiterentwicklung der Fahrfunktionen, in Performance-Reportings und Freigabeprozesse sowie in das Nachtraining unserer KI-Modelle ein. Ein wissenschaftlicher Schwerpunkt liegt auf der Sim2Real-Lücke: Du untersuchst, wie gut sich Simulationsergebnisse auf den Realbetrieb übertragen lassen, und entwickelst Methoden, um diese Lücke zu verkleinern. Deine Ergebnisse erprobst du auf unserem Forschungsfahrzeug EDGAR und im DZM-Bus.
Dein Profil
- Sehr guter Masterabschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar (1,x-Schnitt) an einer anerkannten Universität
- Kommunikation und Organisation sind für dich selbstverständlich
- Deutsch und Englisch (mind. B2)
- Solide Programmierkenntnisse in Python, C++ und ROS2
- Erfahrung mit Fahrsimulation, Szenario-basiertem Testen, Testautomatisierung/CI oder Datenanalyse von Vorteil
Deine Chancen
Du schaffst die Grundlage dafür, dass autonome Fahrfunktionen sicher in den realen Linienbetrieb gelangen, und arbeitest dabei an der Schnittstelle zwischen Forschung, Softwareentwicklung und Zulassungsfragen. Dir stehen umfangreiche Serverinfrastruktur, Simulationsumgebungen und Versuchsfahrzeuge zur Verfügung; du übernimmst von Anfang an Verantwortung, betreust Studienarbeiten und baust dir ein Netzwerk aus Wissenschaft und Industrie auf.
Wir bieten
- Befristete Vollzeitstelle nach TV-L E13 (100 %) für 3 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 sofort möglich
Bitte reiche nur eine Bewerbung auf max. zwei Stellen ein!
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 zeitnah mit Stellenbezeichnung im Betreff per E-Mail / Post an:
Christiane Schulte
bewerbung.ftm@ed.tum.de
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Boltzmannstraße 15
85748 Garching
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: bewerbung.ftm@ed.tum.de
More Information
https://www.mos.ed.tum.de/ftm/karriere/stellenangebote/ave-dzm-validation/
Print
