Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Intelligent Vehicle Systems

Technische Universität München

Deutschland

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) in der Forschungsgruppe Intelligent Vehicle Systems: Reibwertschätzung autonomer Fahrzeuge

15.10.2021, Wissenschaftliches Personal

Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik sucht nach einem wissenschaftlichem Mitarbeiter (m/w/d) für die Mitarbeit in der Forschungsgruppe Intelligent Vehicle Systems. Bei entsprechender Eignung bietet sich Dir die Möglichkeit zur Promotion.

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

Im Rahmen eines öffentlichen Forschungsprojekts mit starker Industriebeteiligung arbeitest Du innerhalb eines Teams am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik an der Fahrdynamikregelung als Teil der Gesamtsoftware autonomer Fahrzeuge. Um ein Fahrzeug sicher automatisiert führen zu können, ist die Kenntnis des Kraftschlusspotentials zwischen Reifen und Fahrbahn von besonder er Bedeutung. Ziel ist es daher ein Modell zur Reibwertschätzung zu entwickeln, dass effektbasierte Reibwertschätzung (z.B. durch Reifenmodell) und ursachenbasierte Reibwertprädiktion (z.B. durch Kameraauswertung) vereint. Schließlich soll dadurch auch Kenntnis über die mit der Schätzung verbundenen Unsicherheiten erlangt werden.

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 Fahrzeugdynamik und Modellierung und verfügst bereits über umfassende Programmierkenntnisse?
Dann ist diese Stelle genau das Richtige für Dich!

Zusammengefasst bringst Du mit:
• Gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python oder C/C++
• Erfahrung mit Deep Learning
• Kreativität bei der Lösungsfindung
• Eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Verhandlungssicherheit in Wort und Schrift in Deutsch und 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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