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Mit 6.500 Studierenden in Technik und Wirtschaft sowie 750 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern gestalten wir Zukunft. Auf unseren modernen Campus, eingebettet in eine wirtschaftsstarke und attraktive Region im Herzen Bayerns, qualifizieren wir junge Menschen wissenschaftlich und arbeiten an Innovationen.

Werden Sie Teil unseres Erfolges als

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) Sensordatenfusion

Die Forschungsgruppe „Vernetzte Mobilität und Infrastruktur“ am Institut für Innovative Mobilität entwickelt die elektronischen Systeme zur Absicherung des autonomen Verkehrs der Zukunft. Hierbei hat die Sensorik und Sensordaten Fusion eine zentrale Bedeutung. Durch die anonymisierte Fusion von Daten aus Fahrzeugen und der Infrastruktur kann neue Information aus den Daten ermittelt werden. Mit Methoden des Maschinellen Lernens auf den Daten können Anomalien wie Staus, Baustellen, Verkehrsbehinderungen oder Gefährdungen erkannt werden. Hierdurch kann der Verkehr effizienter, sicherer und ressourcenschonender gestaltet werden. Basierend auf der Umfeld-Wahrnehmung ermöglicht die Vernetzung der Fahrzeuge kooperierende Manöver, welche von der intelligenten Infrastruktur abgesichert werden. Darüber hinaus werden Methoden des Zustandsmonitoring entwickelt um im Feld kontinuierlich die Funktionsfähigkeit der Sensoren abzusichern (Funktionale Sicherheit). Hierfür werden Fertigungs- und Lebensdauerdaten, die sowohl kontinuierlich im Feld als auch in beschleunigten Zuverlässigkeitstests erhoben werden, zusammengeführt und analysiert. Basierend auf den Daten werden physikalische Modelle (white box) und datengetriebene Modelle (black box), erforscht um künftig die Funktion der elektronischen Systeme in Echtzeit überprüfen.

Ihre Aufgaben

  • Entwicklung von Methoden zur Erkennung und Klassifizierung von Anomalien im Straßenverkehr (Baustellen, Staus, Gefährdungen) auf Basis von Sensordaten aus Fahrzeugen und der Infrastruktur
  • Programmieren von Algorithmen (idealerweise C++ und/oder Python)
  • Durchführung von Messkampanien und kooperierenden Fahrmanövern
  • Datenanalyse mit Methoden der Statistik und des Maschinellen Lernens
  • Die Forschungsarbeiten sind für eine Promotion geeignet, deren Thema in den ersten 6 Monaten der Tätigkeit konkretisiert werden wird

Ihr Profil

  • Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder Diplom) mit sehr guten Noten in Elektrotechnik, Physik, Fahrzeugtechnik, Maschinenbau, Materialwissenschaft, Informatik oder Mathematik bzw. einem verwandten Bereich
  • Fundierte Programmiererfahrungen (C++, Python, Matlab)
  • Erfahrungen in Bildverarbeitung, Sensordatenfusion und Maschinellem Lernen
  • Außerdem erwünscht sind Erfahrungen im Bereich der virtuellen Validierung (z.B. CarMaker oder Virtuel Test Drive) und/oder Robotik
  • Kommunikationssicheres Deutsch und/oder Englisch und mindestens Grundkenntnisse in der jeweils anderen Sprache
  • Ein hohes Maß an Engagement und Flexibilität, interdisziplinäres Denken, Ergebnisorientierung und Zuverlässigkeit sowie Motivation und Teamfähigkeit werden vorausgesetzt 

Was wir Ihnen bieten

  • Flexible Arbeitszeiten und bis zu 24 Gleittage pro Jahr
  • Die Möglichkeit zur Telearbeit oder Flexi-Tagen zur Abfederung von privaten Engpässen
  • Eine jährliche Sonderzuwendung
  • Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsangebote, wie berufsbegleitende Abschlüsse
  • Betriebliche Gesundheitsförderung, wie Hochschulsport oder Gesundheitstag
  • Familiengerechte Angebote, wie Kita-Platz-Kontingente, Eltern-Kind-Büro, Kinderbetreuung am Buß- und Bettag
  • Kostenfreie Mitarbeiterparkplätze direkt am Campus und ein vergünstigtes Job-Ticket für den öffentlichen Nahverkehr

Es handelt sich um eine im Rahmen der Projektlaufzeit bis zum 30.09.2024 befristete Vollzeitstelle mit einem Umfang von 40,10 Wochenstunden im Angestelltenverhältnis. Unsere Stellen sind grundsätzlich teilzeitfähig, sofern durch Job-Sharing die ganztägige Wahrnehmung der Aufgabe gesichert ist. Die Vergütung erfolgt nach TV-L in Entgeltgruppe 13. Bei diesen Stellen werden Schwerbehinderte bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Bewerbung von Frauen wird ausdrücklich begrüßt (Art. 7 Abs. 3 BayGIG).

Bitte bewerben Sie sich bis spätestens 31.01.2022 ausschließlich über den Button "Online-Bewerbung" und reichen Sie alle dort geforderten Unterlagen in unserem Bewerbermanagementsystem ein. Bewerbungen per Post oder E-Mail können wir leider nicht berücksichtigen.

Ihr Team der Abteilung Service Recruiting und Personalentwicklung


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