自动驾驶远程地图与环境修改方向博士职位
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/f/d) für Remote Map- & Umfeldmodifikation für Leitwarten automatisierter Mobilität
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
- 研究开发自动驾驶远程控制室的地图与运行设计域（ODD）修改接口，解决自动驾驶车辆在复杂交通场景中的停滞问题，实现安全可靠的远程辅助决策。
- 申请条件
- 需持有认可大学的（媒体）计算机科学、机器人学或工程学等专业的优秀硕士学位（成绩为1,x），具备Python、C++和ROS2编程能力，德语和英语均须达到至少B2水平。
- 待遇
- 提供为期2+1年的TV-L E13全职全薪固定期限合同，支持博士学位攻读，提供灵活工作时间、居家办公机会以及参会和培训预算。
- 申请方式
- 请将申请材料通过电子邮件或邮寄方式发送给指定联系人 Christiane Schulte，建议尽早申请。
- 材料清单
- 求职信
- 简历
- 附件
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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
- 来源
- Technische Universität München 官方招聘 · 最近核对 2026-10-07
判定依据（原文摘录）
- is_phd
Möglichkeit zur Promotion und Start-up-Gründung
- english_ok
Deutsch und Englisch (mind. B2)
- bachelor_ok
Sehr guter Masterabschluss in (Medien-) Informatik, Robotik, Ingenieurwissenschaften (1,x-Schnitt) an einer anerkannten Universität
原文
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/f/d) für Remote Map- & Umfeldmodifikation für Leitwarten automatisierter Mobilität
09.07.2026, Academic staff
Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM) sucht wissenschaftliche/n Miterarbeiter/in für Remote Map- & Umfeldmodifikation für Leitwarten automatisierter Mobilität
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) – Remote Map- & Umfeldmodifikation für Leitwarten automatisierter Mobilität Hintergrund Autonome Fahrzeuge werden auch in ferner Zukunft nicht die Komplexität jeglicher Verkehrssituationen eigenständig beherrschen. Insbesondere in Situationen, die von der ursprünglich hinterlegten Karte oder der definierten Operational Design Domain (ODD) abweichen, bleiben Fahrzeuge häufig stehen, obwohl eine sichere Weiterfahrt möglich wäre. Wir entwickeln eine Schnittstelle für Leitwarten der autonomen Mobilität, über die solche Situationen remote aufgelöst werden können, durch gezielte Änderungen an Karte und ODD, statt durch klassische Fernsteuerung. Gestalte mit uns die Leitwarte von morgen und forsche an spannenden Dissertationsthemen. Deine Herausforderung Als Promovierender erforschst du, wie ein Fahrzeug, das aufgrund einer nicht abgedeckten Situation zum Stillstand kommt, durch gezielte Remote-Eingriffe in Karte und ODD wieder handlungsfähig wird, ohne dass ein Mensch das Fahrzeug direkt steuert. Das reicht von der Erweiterung des befahrbaren Bereichs (z. B. wenn ein Hindernis ein Ausweichen außerhalb der ursprünglich freigegebenen Fläche erfordert) bis zur temporären Außerkraftsetzung einzelner Verkehrsregeln (z. B. das Umdeuten einer durchgezogenen Mittellinie in eine gestrichelte, um ein sicheres Überholen zu ermöglichen). Du entwickelst Konzepte, wie solche Modifikationen sicher definiert, validiert und zeitlich begrenzt in die Leitwarten-Schnittstelle integriert werden können, und stellst sicher, dass sie jederzeit nachvollziehbar und rückführbar bleiben. Dein Profil • Sehr guter Masterabschluss in (Medien-) Informatik, Robotik, Ingenieurwissenschaften (1,x-Schnitt) an einer anerkannten Universität • Erfahrung mit HD-Karten, ODD-Konzepten oder Verkehrsregelmodellierung von Vorteil • 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
Bitte reichen Sie nur eine Bewerbung auf max. zwei Stellen ein! Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet; sie erfordert Anwesenheit am Lehrstuhl, Reisen, Teamarbeit und Versuche in Laboren oder auf Teststrecken. Schwerbehinderte Bewerber werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt. Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an; Bewerbungen von Frauen werden ausdrücklich begrüßt. Bewerbung 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 Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik Boltzmannstraße 15, 85748 Garching bewerbung.ftm@ed.tum.de
The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.
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Kontakt: bewerbung.ftm@ed.tum.de
More Information
https://www.mos.ed.tum.de/ftm/karriere/stellenangebote/human-ai-interfaceentwicklung-fuer-kollaborative-remote-assistance-systeme-1/
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