Der Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Robotik (TUM-AIR) sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt Wissenschaftliche Mitarbeiter (100%) mit Möglichkeit zur Promotion für die Entwicklung eines Central-Car-Server Konzeptes der Zukunft
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 Softwarearchitekturen für künftige Fahrzeuge mit Central-Car-Server – eine Herausforderung, die noch mit einer Vielzahl inspirierender Forschungsfragen verknüpft ist. Zur Alltagstauglichkeit automatisierter, vernetzter, elektrifizierter Fahrzeuge fehlen energieeffiziente und kostengünstige High-End Compute-Plattformen, die bei vollständiger Automotive-Qualifizierung (ASIL-D) mit den Anforderungen an Rechenleistung und Komplexität Schritt halten. Der Lehrstuhl von Prof. Knoll arbeitet zusammen mit einflussreichen Partnern aus Forschung und Industrie in einem großen Verbund an einem leistungsfähigen Central-Car-Server-Konzept auf Basis neuer Automotive-qualifizierter Hochleistungsprozessoren, unterstützt durch applikationsspezifische Beschleuniger und einen adaptiven Automotive Software-Stack. Um die Effizienz des Softwareentwicklungsprozesses erheblich zu steigern, sollen dazu Systemanforderungen formal spezifiziert und modellbasiert umgesetzt werden. Zur praxisnahen Umsetzung der entwickelten Methoden im Fahrzeug verfügt der Lehrstuhl über eine umfassende Laborausstattung – Testfahrzeuge, einen Integrations-Prüfstand und leitungsfähige GPU-Cluster, um Lösungen zunächst in einer Simulationsumgebung zu entwickeln und dann im Reallabor auf ihre Alltagstauglichkeit zu testen.
Während der gesamten Projektlaufzeit werden iterativ Anforderungen an einen zentralen Fahrzeugrechner aufgenommen und anschließend in einem formalen Modell umgesetzt. Dieser Ansatz erlaubt beispielsweise die Anwendung von Methoden für die formale Verifikation. Für die Modellierung sind entsprechende Methoden zu entwickeln und zu implementieren. Im Reallabor werden diese Ergebnisse auf ihre Praxistauglichkeit geprüft. Die Ergebnisse aller Verbundpartner fließen in der Demonstrationsplattform am Lehrstuhl von Prof. Knoll zusammen.
Bitte senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (mit Lebenslauf, Motivationsschreiben und Zeugnissen) vorzugsweise per E-Mail in Form einer einzigen PDF-Datei unter Angabe des Stichwortes „formale Anforderungsanalyse“ bis spätestens an Marie-Luise Neitz, Für Rückfragen zu Profil und Aufgaben steht Ihnen Frau Marie-Luise Neitz gerne unter der Nr. zur Verfügung. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt. Die TUM fördert die Gleichstellung von Frauen und Männern. Die Hochschule strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an; qualifizierte Frauen werden deshalb nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben.
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. 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:
#J-18808-LjbffrVeröffentlichungsdatum:
16 Feb 2026Standort:
MünchenTyp:
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