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Technische Universität München

PhD - Sichere Aktiv Lernende Regler mithilfe von Gaussprozessen

Wir suchen wissenschaftliche Mitarbeiter im Bereich des aktiven Lernens mit Gaussprozessen. Die Stelle ist in das DFG Projekt ALeSCo eingebettet, welches darauf abzielt performante statische Verfahren des maschinellen Lernens auf Regelungsziele in dynamischen Umgebungen zu übertragen.  

Sie entwickeln neuartige Verfahren, mit denen sicherheitskritische Systeme ihr Verhalten während des Betriebs erlernen und dabei dennoch nachweislich Sicherheitsanforderungen erfüllen. Hierbei kann Vorwissen über das Verhalten mithilfe eines Bayes'schen Modellierungsansatzes strukturiert eingebaut werden.

Bevorzugt werden Bewerberinnen und Bewerber mit überdurchschnittlichem Studienabschluss, die begeisterungsfähig und ideenreich sind und eine selbständige, verantwortungsvolle Tätigkeit anstreben. Vergütung nach 13 TV-L mit der Möglichkeit zur Promotion ist vorgesehen.

Über uns:

Am Lehrstuhl für Informationstechnische Regelung an der Technischen Universität München stehen innovative Forschung und Lehre im Bereich moderner Regelungstechniken im Mittelpunkt. Unser Team arbeitet interdisziplinär an zukunftsweisenden Lösungen in den Bereichen Regelungstechnik, Robotik und Kommunikationstechnik. Wir legen besonderen Wert auf eine offene, kreative und selbständige Arbeitsweise und fördern gezielt die Zusammenarbeit in einem dynamischen Forschungsumfeld.

Um mehr über unsere Forschung und laufender Projekte laden wir Sie ein, unsere aktuellen Publikationen zu lesen und die Webseiten der einzelnen Teammitglieder zu besuchen. Sollten Sie Fragen zu unserer Gruppenkultur oder spezifischen Forschungsthemen haben, wenden Sie sich gerne an uns. Bitte beachten Sie jedoch, dass wir aufgrund der hohen Anzahl an Anfragen möglicherweise nicht jede Frage einzeln beantworten können. Bitte sehen Sie zunächst in den FAQs nach, ob Ihre Frage bereits beantwortet wurde.

Ihr Profil:

  • Abgeschlossenes Universitätsstudium oder Promotion in den Ingenieurwissenschaften, Informatik, Mathematik, Physik oder Vergleichbares.
  • Begeisterungsfähigkeit, Ideenreichtum und die Fähigkeit zu einer selbständigen, verantwortungsvollen Tätigkeit.
  • Überdurchschnittlicher Studienabschluss.
  • Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik, des maschinellen Lernens und idealerweise der Statistik und Robotik.
  • Erfahrung im Umgang mit höheren Programmiersprachen wie C++, Python, Matlab oder Julia.

Wir bieten:

Bewerbung:

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Notenübersicht, Zeugnisse vom Abitur aufwärts und andere relevante Dokumente) an 

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Sandra Hirche
Lehrstuhl für Informationstechnische Regelung
Technische Universität München
80290 München

Elektronische Bewerbungen bitte gesammelt in einem pdf-file an die Email-Adresse applications.itr(at)xcit.tum.de

Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt. Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.

 

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