Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik sucht wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w/d) aus Ingenieurswesen, Informatik oder Wirtschaftsinformatik für die Weiterentwicklung unserer Software für autonome Rennfahrzeuge im Rahmen von TUM Autonomous Motorsport.
Als TUM Autonomous Motorsport Team bringen wir unsere Forschung im Bereich des autonomen Fahrens auf die Rennstrecke. Wir nehmen mit unserem autonomen Rennfahrzeug an internationalen Wettbewerben teil und messen uns mit Spitzenforschern und Entwicklern weltweit. In der Vergangenheit konnten wir bereits weitreichende Erfolge erzielen, darunter den Sieg bei der Indy Autonomous Challenge in Indianapolis ($1 Million Preisgeld) sowie spektakuläre Siege bei der Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL), die wir nun bereits zweimal in Folge gewinnen konnten.
Im Autonomous Vehicle Lab gestalten wir mit intelligenten Lösungen das Fahrzeug der Zukunft. Unsere Forschung konzentriert sich auf intelligente Algorithmen und neuartige Ansätze in den Bereichen Perception, Prediction, Planning, Control und Simulation. Wir publizieren unsere Forschungsergebnisse auf zahlreichen Konferenzen und in Zeitschriften und stellen unsere entwickelte Software als Open‑Source auf GitHub zur Verfügung. Werde Teil unseres Teams und arbeite an den Grenzen des physikalisch Machbaren im autonomen Motorsport.
Wir suchen einen innovativen Bewerber oder eine innovative Bewerberin, der/die mit seiner/ihrer Promotion die Perception-Technologien für autonome Hochgeschwindigkeitsfahrzeuge vorantreiben möchte. Du wirst Teil eines leidenschaftlichen Teams, das sich den Herausforderungen des autonomen Rennsports stellt. Dein Schwerpunkt liegt dabei auf der robusten Wahrnehmung der Umgebung sowie auf der Detektion und Identifikation gegnerischer Fahrzeuge bei hohen Geschwindigkeiten unter Verwendung von Lidar, Radar und Kameras.
Du hast die Möglichkeit, Deine eigenen Ideen einzubringen und sie direkt auf dem Rennfahrzeug zu testen. Dabei arbeitest Du eng mit dem Team zusammen, um unsere Software kontinuierlich zu verbessern und bei den kommenden Rennen wieder ganz oben auf dem Treppchen zu stehen.
Als idealer Kandidat oder Kandidatin verfügst Du über einen sehr guten Masterabschluss in Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Du brennst für den Motorsport und für autonome Systeme. Zudem bringst Du folgende Qualifikationen mit:
Als Teil unseres Teams gestaltest Du aktiv die Entwicklung autonomer Rennfahrzeuge mit und baust Dir ein wertvolles Netzwerk aus Akteuren der Industrie und Wissenschaft auf. Dir stehen für Deine Rolle im Autonomous Vehicle Lab umfangreiche Serverinfrastrukturen und unsere Rennfahrzeuge zur Verfügung. Du übernimmst von Anfang an Verantwortung im Projekt und wirkst in einem Team mit, das gemeinsam mit Dir das autonome Fahren gestaltet. Im Rahmen Deiner Arbeit baust Du Dein Wissen kontinuierlich aus, gibst es weiter und betreust Studienarbeiten.
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 mit Stellenbezeichnung im Betreff per E‑Mail / Post an:
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.
Fachlicher Ansprechpartner: Simon Sagmeister
#J-18808-LjbffrVeröffentlichungsdatum:
04 Jan 2026Standort:
MünchenTyp:
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2+ yearsArbeitsverhältnis:
Angestellt
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