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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung in einem dynamischen Team durch und arbeite an spannenden Projekten.
- Arbeitgeber: Technische Universität München, eine führende Institution in der Forschung.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Reiseförderung zu Konferenzen und flexible Arbeitszeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Computerwissenschaften mit und entwickle neue Algorithmen.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss oder Promotion in Informatik oder Mathematik erforderlich.
- Andere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten und ein unterstützendes, inklusives Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 60000 € pro Jahr.
Überblick
Der Lehrstuhl für Decision Sciences and Systems an der Technischen Universität München (TUM), unter der Leitung von Prof. Martin Bichler, sucht herausragende Kandidatinnen und Kandidaten zur Verstärkung des neu gegründeten Forschungsteams im Rahmen des ERC Advanced Grant Projekts „Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics (ELUD)“. ELUD wird neue Algorithmen zur Berechnung von Gleichgewichten entwerfen und untersuchen, wann Lernagenten zu effizienten Gleichgewichten in Marktinteraktionen konvergieren, die von künstlichen Lernagenten automatisiert werden (z.B. Preisagenten im elektronischen Einzelhandel oder Bietagenten in Display-Werbeauktionen).
Verfügbare Positionen:
- Doktoranden (Ph.D.-Kandidaten)
- Postdoktoranden
Verantwortlichkeiten:
- Durchführung von gemeinsamer Forschung innerhalb des Teams und mit externen Partnern.
- Beitrag zu Lehraktivitäten und Engagement im breiteren akademischen Leben der Gruppe.
Anstellungsbedingungen:
- Vollzeitstellen (100%), zunächst für zwei Jahre angeboten mit möglicher Verlängerung je nach Leistung und Projektbedarf.
- Startdatum: Flexibel, ab Januar 2026.
- Gehalt: Basierend auf TV-L E13 (öffentlicher Dienst in Deutschland), entsprechend der Erfahrung und Qualifikationen.
- Finanzierung für Reisen zu internationalen Konferenzen und Workshops ist verfügbar.
Qualifikationen:
- Doktoranden: Masterabschluss in Informatik oder Mathematik.
- Postdoktoranden: Ph.D. in Informatik oder Mathematik, idealerweise mit Hintergrund in Optimierung, Spieltheorie oder maschinellem Lernen.
Bewerber müssen nachweisen:
- Exzellente akademische Leistungen, einschließlich guter Noten und, wo zutreffend, begutachteter Veröffentlichungen.
- Starke Motivation, intellektuelle Neugier und die Fähigkeit, unabhängig und im Team zu arbeiten.
- Solide Englischkenntnisse (gesprochen und geschrieben). Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich.
Bewerbungsverfahren:
- Motivationsschreiben
- Lebenslauf, einschließlich akademischer Zeugnisse und einer Liste von Veröffentlichungen (falls zutreffend)
- Forschungsstatement, das Ihre Interessen und Ziele umreißt
- Wenn möglich, 2–3 akademische Empfehlungsschreiben
Die Überprüfung der Bewerbungen beginnt am 30. Oktober 2025 und wird fortgesetzt, bis die Positionen besetzt sind. Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, ermutigt die TUM Bewerbungen von Frauen und allen anderen, die zusätzliche Diversitätsdimensionen an die Universität bringen würden.
Datenschutzerklärung: Mit der Einreichung Ihrer Bewerbung stimmen Sie der Erhebung und Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten gemäß der DSGVO zu. Weitere Informationen finden Sie in der Datenschutzerklärung der TUM.
Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science @ TUM Arbeitgeber: Technische Universität München (Technical University of Munich)
Kontaktperson:
Technische Universität München (Technical University of Munich) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science @ TUM
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern der TUM in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Einblicke geben.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Überlege dir, wie du deine Forschungserfahrungen und -interessen am besten präsentieren kannst. Übung macht den Meister!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Wenn du über deine Forschungsinteressen sprichst, lass deine Begeisterung durchscheinen. Das kann einen bleibenden Eindruck hinterlassen und dich von anderen Bewerbern abheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Und vergiss nicht, deine Unterlagen gut zu strukturieren – das macht es einfacher für die Auswahlkommission, dich zu erkennen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science @ TUM
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Motivationsschreiben: Dein Motivationsschreiben ist deine Chance, uns zu zeigen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist. Sei ehrlich und leidenschaftlich, und erkläre, was dich an der Forschung bei TUM begeistert!
Lebenslauf: Achte darauf, dass dein Lebenslauf klar strukturiert und übersichtlich ist. Wir wollen schnell sehen, welche Erfahrungen und Qualifikationen du mitbringst. Vergiss nicht, relevante Projekte und Publikationen hervorzuheben!
Forschungsstatement: In deinem Forschungsstatement solltest du deine Interessen und Ziele klar darlegen. Zeig uns, wie deine Ideen zu unserem Projekt passen und welche innovativen Ansätze du einbringen kannst. Kreativität ist hier gefragt!
Referenzen: Wenn möglich, füge 2-3 akademische Referenzschreiben hinzu. Diese können uns helfen, ein besseres Bild von dir und deinen Fähigkeiten zu bekommen. Wähle Personen aus, die dich gut kennen und deine Stärken betonen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität München (Technical University of Munich) vorbereitest
✨Verstehe das Projekt
Mach dich mit dem ERC Advanced Grant Projekt „Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics“ vertraut. Informiere dich über die Ziele und Methoden des Projekts, damit du im Interview gezielte Fragen stellen und dein Interesse zeigen kannst.
✨Bereite deine Forschungserfahrung vor
Sei bereit, über deine bisherigen Forschungsprojekte zu sprechen, insbesondere wenn sie mit Optimierung, Spieltheorie oder maschinellem Lernen zu tun haben. Überlege dir konkrete Beispiele, die deine Fähigkeiten und Erfolge verdeutlichen.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Position eine enge Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele aus deiner Vergangenheit parat haben, die deine Fähigkeit zur Teamarbeit und zur Zusammenarbeit mit externen Partnern zeigen. Betone, wie du in der Vergangenheit zum Erfolg eines Teams beigetragen hast.
✨Stelle Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Das zeigt nicht nur dein Interesse an der Position, sondern gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Erwartungen und die Kultur des Teams zu erfahren.