Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Autonomes Fahren auf der Rennstrecke

Technische Universität München

Deutschland

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) in der Forschungsgruppe Intelligent Vehicle Systems: Autonomes Fahren auf der Rennstrecke

03.08.2021, Wissenschaftliches Personal

Zusammen mit unserem Industriepartner Mercedes AMG sollen Fahrzeuge des Herstellers automatisiert auf der Rennstrecke bewegt werden. Das Ziel ist es dadurch, die Erprobungstests im Realfahrzeug zu automatisieren, um langfristig auf menschliche Fahrer zu verzichten und kostspielige Ressourcen kosteneffizient einzusetzen. Dazu müssen für einen vorhandenen Hardwareprototypen Softwarefunktionen vor allem in den Bereichen Trajektorienplanung und Regelung entwickelt werden, die hochautomatisiertes Fahren nach SAE Level 4 ermöglichen.

Über uns

In der Forschungsgruppe Intelligente Fahrzeugsysteme gestalten wir mit intelligenten Algorithmen und Methoden das Fahrzeug der Zukunft. Dabei sind wir an zahlreichen Projekten beteiligt, in denen moderne Methoden der künstlichen Intelligenz für autonome Fahrzeuge untersucht und weiterentwickelt werden. Unsere eigens entwickelte Software für autonome Fahrzeuge kommt in größeren Projekten wie dem Roborace oder der Indy Autonomous Challenge zum Einsatz.  Dabei forschen wir an aktuellen Problemfeldern in den Bereichen Perception, Planning und Control. Durch die besondere Betrachtung komplexer Szenarien, wie beispielsweise fahrdynamischer Grenzbereiche, unstrukturierter Umgebungen oder auch der Problemstellungen aus der Ethik erweitern wir den Stand der Wissenschaft. Unsere Forschungsergebnisse publizieren wir nicht nur auf zahlreichen Konferenzen und in Journals, sondern wir stellen unsere entwickelte Software auf Github  Open Source zur Verfügung.

Aufgaben

Zusammen mit unserem Industriepartner Mercedes AMG sollen Fahrzeuge des Herstellers automatisiert auf der Rennstrecke bewegt werden. Das Ziel ist es dadurch, die Erprobungstests im Realfahrzeug zu automatisieren, um langfristig auf menschliche Fahrer zu verzichten und kostspielige Ressourcen kosteneffizient einzusetzen. Dazu müssen für einen vorhandenen Hardwareprototypen Softwarefunktionen vor allem in den Bereichen Trajektorienplanung und Regelung entwickelt werden, die hochautomatisiertes Fahren nach SAE Level 4 ermöglichen. Die Operational Design Domain (ODD) wird charakterisiert durch verschiedene Rennstreckenlayouts und wechselnde Randbedingungen (wie beispielsweise Streckentemperatur, Fahrzeugmasse, Reifendruck, etc.), auf welche die Algorithmen sich selbstlernend anpassen sollen.

Anforderungen

Du möchtest zukünftige Technologien mit Deinen eigenen Ideen beeinflussen? Du möchtest in einem Team an den Herausforderungen des autonomen Fahrens arbeiten? Du interessierst Dich für Fahrdynamik und verfügst bereits über umfassende Programmierkenntnisse? Dann ist diese Stelle genau das Richtige für Dich!

Zusammengefasst bringst Du mit:

  • Gute Programmierkenntnisse, idealerweise in C/C++ oder Python
  • Erfahrung in der Softwareentwicklung für autonome Fahrzeuge
  • Bereitschaft für Dienstreisen an die Teststrecke in Immendingen
  • Kreativität bei der Lösungsfindung
  • Eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
  • Verhandlungssicherheit in Wort und Schrift in Englisch
  • Einen Abschluss in einer der Fachrichtungen: Maschinenbau/Fahrzeugtechnik, Elektro- und Informationstechnik, Informatik/Mathematik oder ähnlich mit sehr gutem Erfolg (besser als 2,0)

Wir bieten

  • Befristete Vollzeitstelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter (TV-L E-13) für insgesamt 3 Jahre
  • Breites Forschungsgebiet mit hohem wissenschaftlichem Austausch
  • Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur
  • Bei entsprechender Eignung die Möglichkeit zur Promotion
  • Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen
  • Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt

Bei entsprechender Eignung bietet sich die Möglichkeit zur Promotion.  Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik strebt eine Erhöhung seines Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt. Deine vollständige, schriftliche Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Abiturzeugnis, Bachelorzeugnis, Masterzeugnis, Bestätigungen über Praktika) in deutscher Sprache richtest Du bitte an:

Christiane Schulte bewerbung@ftm.mw.tum.de Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik  Boltzmannstraße 15  85748 Garching 

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: maximilian.geisslinger@tum.de


Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf AkademischeStellen.com

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