计算机科学与数学方向博士职位
Join the TUM Professorship of Mobility Policy starting October 1, 2025, as a doctoral researcher in the DFG-funded Collaborative Research Center „AgiMo“ TRR 408.
原帖优先:申请材料、截止时间与资格以原帖和学校官方说明为准。
AI 中文速览
- 研究内容
- 加入 ERC Advanced Grant 项目“Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics (ELUD)”,研究自动化市场交互中的学习代理、博弈论问题及新算法设计。
- 申请条件
- 申请者需持有计算机科学或数学专业的硕士学位,具备优秀的学术记录、强烈的动机以及流利的英语沟通能力。
- 待遇
- 提供全职(100%)岗位,薪资根据德国公共部门薪酬标准 TV-L E13 发放,并提供差旅及国际会议资助。
- 申请方式
- 请通过指定方式提交申请材料,材料审核自 2025 年 10 月 30 日开始,直至岗位招满为止。
- 材料清单
- 动机信
- 个人简历(含成绩单和出版物列表)
- 研究声明
- 2–3封学术推荐信(如有)
由 gemini-2.5-flash-lite 生成,博士岗判定置信度 100%。
结构化信息
- 截止
- 原帖未给出
- 学科
- 计算机科学
- 合同类型
- 雇佣合同
- 本站收录
- 内容更新
- 导师
- Martin Bichler
- 来源
- Technische Universität München 官方招聘 · 最近核对 2026-10-09
- 详情核验
判定依据(原文摘录)
- is_phd
We invite applications for Doctoral Researchers (Ph.D Candidates) and Postdoctoral Researchers
- english_ok
Solid English communication skills (spoken and written). Proficiency in German is not required.
- bachelor_ok
For Doctoral Candidates: Master’s degree in Computer Science or Mathematics.
原文
Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science @ TUM
29.09.2025, Academic staff
News from section :
--->
The Chair of Decision Sciences and Systems at the Technical University of Munich (TUM), led by Prof. Martin Bichler, is seeking outstanding candidates to join the newly established research team for the ERC Advanced Grant project “Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics.
(Please find a German version below the English text.) The Chair of Decision Sciences and Systems at the Technical University of Munich (TUM), led by Prof. Martin Bichler, is seeking outstanding candidates to join the newly established research team for the ERC Advanced Grant project “Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics.” About the Project Market interaction is increasingly automated by artificial learning agents. Examples include pricing agents in electronic retail or bidding agents in display-advertising auctions. The economic properties of such systems are still poorly understood. In general, learning procedures in game-theoretic problems can exhibit cyclic behavior or even lead to chaotic dynamics. In the ELUD research project, we address the question of if and when learning agents converge to an efficient equilibrium and when this is not the case. ELUD will design new algorithms for computing equilibria. Positions Available We invite applications for Doctoral Researchers (Ph.D Candidates) and Postdoctoral Researchers These full-time positions (100%) are initially offered for two years, with the possibility of extension, depending on performance and project needs. Qualifications • For Doctoral Candidates: Master’s degree in Computer Science or Mathematics. • For Postdoctoral Researchers: Ph.D. in Computer Science or Mathematics, ideally with a background in one or more of the following areas: Optimization, Game Theory, Machine Learning Applicants must demonstrate: • An excellent academic record, including top grades and, where applicable, peer-reviewed publications. • Strong motivation, intellectual curiosity, and the ability to work independently and collaboratively. • Solid English communication skills (spoken and written). Proficiency in German is not required. Responsibilities include collaborative research within the team and with external partners, contribution to teaching activities, and active engagement in the broader academic life of the group. Work Environment The successful candidates will join a dynamic, interdisciplinary, and international research community at the TUM Garching campus. TUM’s Department of Computer Science is part of the TUM School of Computation, Information and Technology (CIT). Employment Conditions • Start date: Flexible, from January 2026 onward • Salary: Based on the German public sector pay scale TV-L E13, commensurate with experience and qualifications. • Funding for travel and participation in international conferences and workshops is available. Application Procedure Please submit the requested documents: 1. Motivation letter 2. Curriculum Vitae, including academic transcripts and a list of publications (if applicable) 3. Research statement outlining your interests and goals. 4. If possible, 2–3 academic reference letters Review of applications will begin October 30th 2025 and will continue until the positions are filled. As an equal opportunity employer, TUM explicitly encourages applications from women and all others who would bring additional diversity dimensions to the university. As part of your application, you provide personal data to the Technical University of Munich (TUM). Please view our privacy policy on collecting and processing personal data in the course of the application process pursuant to Art. 13 of the General Data Protection Regulation of the European Union (GDPR) at https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/Bewerbung/. By submitting your application, you confirm to have read and understood the data protection information provided by TUM. Find out more about us at www.tum.de. GERMAN VERSION Lehrstuhl für Decision Sciences and Systems an der Technischen Universität München (TUM), unter der Leitung von Prof. Martin Bichler, sucht herausragende Kandidatinnen und Kandidaten zur Verstärkung des neu gegründeten Forschungsteams im Rahmen des ERC Advanced Grant Projekts „Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics (ELUD)“. Über das Projekt Marktinteraktionen werden zunehmend von künstlich lernenden Agenten automatisiert. Beispiele hierfür sind Preisagenten im elektronischen Handel oder Bietagenten in Display-Werbeauktionen. Die ökonomischen Eigenschaften solcher Systeme sind bislang nur unzureichend verstanden. Allgemein können Lernverfahren in spieltheoretischen Problemen zyklisches Verhalten zeigen oder sogar zu chaotischen Dynamiken führen. Im ELUD-Forschungsprojekt gehen wir der Frage nach, ob und wann lernende Agenten zu einem effizienten Gleichgewicht konvergieren – und wann nicht. Darüber hinaus werden im Projekt neue Algorithmen zur Berechnung von Gleichgewichten entwickelt. Offene Positionen Wir laden Bewerbungen für folgende Positionen ein: Doktorandinnen und Doktoranden (Ph.D. Candidates) Postdoktorandinnen und Postdoktoranden (Postdoctoral Researchers) Die Stellen sind Vollzeitstellen (100%) und zunächst auf zwei Jahre befristet, mit der Möglichkeit der Verlängerung abhängig von Leistung und Projektbedarf. Qualifikationen Für Doktorand:innen: Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik oder Mathematik. Für Postdocs: Abgeschlossene Promotion (Ph.D.) in Informatik oder Mathematik, idealerweise mit Hintergrund in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Optimierung, Spieltheorie, Maschinelles Lernen. Bewerber:innen sollten nachweisen können: Hervorragende akademische Leistungen, einschließlich sehr guter Noten und – falls zutreffend – begutachteter Publikationen. Hohe Motivation, intellektuelle Neugier und die Fähigkeit, sowohl eigenständig als auch im Team zu arbeiten. Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich). Aufgabenbereich Durchführung gemeinsamer Forschung im Team sowie mit externen Partnern. Beitrag zu Lehraktivitäten. Aktive Teilnahme am wissenschaftlichen Leben der Forschungsgruppe. Arbeitsumfeld Die erfolgreichen Kandidat:innen werden Teil einer dynamischen, interdisziplinären und internationalen Forschungsumgebung am TUM-Campus Garching. Die Fakultät für Informatik ist Teil der TUM School of Computation, Information and Technology (CIT). Beschäftigungsbedingungen Beginn: flexibel, ab Januar 2026. Vergütung: nach TV-L E13, abhängig von Erfahrung und Qualifikation. Zusätzliche Mittel: Finanzierung für Reisen sowie die Teilnahme an internationalen Konferenzen und Workshops steht zur Verfügung. Bewerbungsverfahren Bitte reichen Sie folgende Unterlagen ein: Motivationsschreiben Lebenslauf, inkl. akademischer Zeugnisse und ggf. Publikationsliste Forschungsstatement mit Darstellung Ihrer Interessen und Ziele Falls möglich: 2–3 Empfehlungsschreiben von akademischen Referenzen Die Sichtung der Bewerbungen beginnt am 30. Oktober 2025 und läuft, bis die Positionen besetzt sind. Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, ermutigt die TUM ausdrücklich Frauen sowie alle Personen, die zusätzliche Diversitätsdimensionen in die Universität einbringen, zur Bewerbung. Hinweise zum Datenschutz Mit Ihrer Bewerbung übermitteln Sie personenbezogene Daten an die Technische Universität München (TUM). Bitte beachten Sie die Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen des Bewerbungsverfahrens: https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/Bewerbung/ Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die genannten Datenschutzinformationen gelesen und verstanden haben. Die Stelle ist für schwerbehinderte Personen geeignet. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.