Technische Universität München (Technical University of Munich)

Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich „Instruct and Explain: Natural language-Based[...]

Stellenbeschreibung:

Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich "Instruct and Explain: Natural language-Based Interaction with Autonomous Driving Stacks"

Der Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme (Prof. Dr.-Ing. habil. Alois Knoll) an der TUM School of Computation, Information and Technology (CIT) forscht im Bereich innovativer KI-Systeme in verschiedenen Arbeitsfeldern. Wir sind ein Team von internationalen Wissenschaftlern und suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt ein neues, engagiertes und motiviertes Teammitglied, das sich in Zusammenarbeit mit unserem Industriepartner AUDI AG mit der natürlichen Sprachschnittstelle für hochautomatisierte Fahrsysteme (AD-Stack) befasst.

Im Rahmen Ihrer Promotion arbeiten Sie an der Entwicklung und Umsetzung innovativer KI-Lösungen für die Interaktion mit hochautomatisierten Fahrfunktionen.

Ihre Aufgaben umfassen:

  • Detaillierte Analyse verfügbarer Literatur und aktueller Technologien.
  • Konzeption und Entwicklung einer domänenspezifischen Sprachschnittstelle für hochautomatisiertes Fahren.
  • Aufbau einer ereignisorientierten Wissensrepräsentation, die Sensordaten, semantische und planerische Ereignisse sowie Anforderungen integriert.
  • Entwicklung von Erklärbarkeitsverfahren (kontrastive und szenario-basierte Begründungen, Unsicherheitskommunikation).
  • Integration und Evaluation von Large Language Models (LLMs) und Explainable AI (XAI) im Fahrzeug.
  • Durchführung von Nutzerstudien zur Erfassung von Vertrauen, Verständlichkeit und mentaler Belastung.
  • Dokumentation und Evaluierung der Ergebnisse.
  • Veröffentlichung der Ergebnisse in internationalen Zeitschriften und entsprechenden Konferenzen.

Qualifikationsanforderungen:

  • Sehr guter Masterabschluss der zur Promotion berechtigt in Informationstechnik, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder verwandten Studiengängen.
  • Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch.
  • Kenntnisse und Erfahrung in KI-Methoden für Human Machine Interfaces.
  • Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten mit hohem Anwendungsbezug.

Von Vorteil sind Weiterhin:

  • Erfahrung im Bereich Data Science, statistische Modellierung und Machine Learning.
  • Programmierkenntnisse in Python, C++.
  • Nutzung von SQL-Datenbanken.
  • Erfahrung in der Nutzung von Microsoft Azure.

Wir bieten:

  • Eine Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-L Bayern bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen.
  • Die Stelle ist zunächst auf ein Jahr befristet mit Option um Verlängerung um zwei weitere Jahre.
  • Eine verantwortungsvolle Position ab dem ersten Arbeitstag in einem interdisziplinären und multikulturellen Team und einem starken Industriepartner.
  • Die Möglichkeit zur Promotion im Rahmen der TUM Graduate School an einer der führenden Exzellenzuniversitäten Europas mit konstant hohen Rankings.
  • Viel Raum für eigene Ideen und Kreativität.

Interesse? Bitte senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (mit Lebenslauf, Motivationsschreiben und Zeugnissen) per E‑Mail in Form einer einzigen PDF‑Datei unter Angabe des Stichwortes im Betreff "TUM-AUDI-KI" bis spätestens an Marie‑Luise Neitz. Für Rückfragen zu Profil und Aufgaben steht Ihnen Dr. Alexander Lenz ( ) gerne zur Verfügung. Wir begrüßen Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Menschen mit Schwerbehinderung oder diesen gleichgestellten Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
Die Position ist geeignet für Menschen mit Behinderungen. Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen erhalten bei grundsätzlich gleichberechtigter Eignung, Aptitude und beruflicher Leistung Vorzug.

Data Protection Information
When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise … (abstract). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.

Kontakt: Marie‑Luise Neitz.

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    15 Jan 2026
  • Standort:

    München
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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