Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) End-to-End-Modelle für das autonome Fahren

Weitere Informationen

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.Eine Verlängerung auf insgesamt mindestens 3 Jahre im Rahmen der Promotion ist vorgesehen. Eine Gesamtbeschäftigungsdauer von 5 Jahren wird angestrebt.Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.Eine Promotionsmöglichkeit besteht.Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Unser Profil

Die RWTH Aachen University ist mit 47.000 Studierenden und 10.000 Beschäftigten eine der renommiertesten Technischen Universitäten Europas. Als Teil der RWTH Aachen beforscht das Institut für Kraftfahrzeuge das Gesamtfahrzeug einschließlich seiner Systeme und deren Wechselwirkungen. Von der Idee über innovative Komponenten- und Systemkonzepte bis hin zum Fahrzeugprototypen gestalten die Mitarbeitenden des Institutes das Fahrzeug der Zukunft und lösen in Kooperation mit Automobilherstellern und -zulieferern aktuelle und bedeutende Fragestellungen.

Das vernetzte und automatisierte Fahren wird die Zukunft der Mobilität maßgeblich gestalten. Im Forschungsbereich Fahrzeugintelligenz & Automatisiertes Fahren bündelt das Institut die benötigten Kompetenzen von der Konzeptionierung über die System- und Funktionsentwicklung bis zur Verifikation und Validation für die Realisierung vernetzter und automatisierter Fahrzeuge und deren Funktionen. Dabei werden alle Aspekte des Spannungsfeldes Nachhaltigkeit, Sicherheit und Mobilitätserlebnis gleichermaßen betrachtet. Der Forschungsbereich beforscht und entwickelt dafür Methoden und Werkzeuge sowohl in der Simulation als auch für die Nutzung in Realfahrzeugen. Durch die umfassende Forschungsinfrastruktur können zukunftsweisende Forschungsfragen in direkten bilateralen Projekten oder im Rahmen hoheitlicher Forschung effizient und inhaltlich kompetent adressiert werden. Eine große Rolle spielen dabei neueste Methoden der künstlichen Intelligenz, welche in der Lage sind, die komplexen Herausforderungen automatisierter und vernetzter Mobilität mit hoher Zuverlässigkeit und für den Menschen nachvollziehbar zu lösen.

Der Forschungsbereich verfügt über moderne Infrastruktur. So stehen unter anderem Forschungsfahrzeuge für den Betrieb im öffentlichen Straßenverkehr, eigenständig entwickelte Fahrzeugprototypen für die Implementierung neuartiger Forschungsansätze, Infrastruktur-Testfelder, Szenarien-Datenbaken und ein einzigartiges Simulatorzentrum zur Verfügung. Letzteres umfasst verschiedene Simulator-Prüfstände, vom Fußgänger über den Radfahrer und statische Fahrsimulatoren, bis hin zu einem – deutschlandweit in der freien Verfügbarkeit einzigartigen – hochdynamischen Fahrsimulator.

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Maschinenbau, Informatik, Elektrotechnik, Robotik oder einer vergleichbaren Disziplin
• Fundierte Kenntnisse im Deep Learning
• Erfahrung mit Transformer-Architekturen, Imitation Learning, Reinforcement Learning oder Foundation Models ist von Vorteil
• Programmierkenntnisse in Python und C/C++; Erfahrung mit ROS 2, CUDA oder Simulationsumgebungen (z. B. CARLA) von Vorteil
• Interesse daran, Modelle nicht nur zu trainieren, sondern auf echter Hardware im Fahrzeug zum Laufen zu bringen
• Selbstständige, zuverlässige und systematische Arbeitsweise
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; gute Deutschkenntnisse von Vorteil

Ihre Aufgaben

• Sie entwickeln und trainieren End-to-End-Modelle für das automatisierte Fahren, von Imitation Learning bis hin zu VLA-Architekturen
• Sie bauen Trainings- und Evaluationspipelines auf großen realen Fahrdatensätzen und der Daten aus unseren eigenen Versuchsträgern
• Sie führen Closed-Loop-Evaluationen in Simulation durch und benchmarken Ihre Modelle systematisch gegen modulare Referenz-Stacks
• Sie untersuchen Interpretierbarkeit, Absicherung und Fail-Safe-Konzepte für lernende Fahrfunktionen
• Sie bringen Ihre Modelle auf die Fahrzeug-Recheninfrastruktur und erproben sie im realen VersuchsträgerSie überführen Ihre Ergebnisse in systematische Sicherheitsargumentationen und bringen sie in Normung, Regulierung und internationale Publikationen ein

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.Darüber hinaus steht allen Beschäftigten der RWTH Aachen die Online-Plattform „Corporate Benefits“ mit vielfältigen Preisnachlässen auf Produkte und Dienstleistungen diverser Anbieter*innen zur Verfügung.Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L