Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) KI-gestützte nachhaltige Mobilität

• Mitarbeit im Testfeld-Engineering (Infrastruktursensorik, eBike mit Sensorik und Remote Abschaltung)

• Analyse von Dilemma Zones von eBikes sowie der Interaktion von Vulnerable Road Users (VRUs) und Fahrzeugen an Lichtsignalanlagenkreuzungen

• Entwicklung von Algorithmen (klassisch und/oder Machine Learning) zur Koordination von VRUs und Fahrzeugen

• Dafür: Nutzung von Daten aus Infrastruktursensorik, Testfahrzeugen, Test-eBike und Lichtsignalanlagen

• Es besteht die Option auf eine Promotion

• Abgeschlossenes technisches Hochschulstudium

• Erfahrung in Python oder objektorientierter Programmierung allgemein

• Kenntnisse in Datenanalyse und/oder Machine Learning

• Idealerweise Erfahrung in der Arbeit mit Sensorik (Kamera, LiDAR), Testfahrzeugen/eBikes (z. B. ROS) und Kommunikation (z. B. Mesh WLAN)

• Idealerweise Erfahrung in Simulationsframeworks wie Carla oder SUMO

• Ausgezeichnete Laborausstattung

• Innovatives Arbeitsumfeld

• Kollaboration  mit Industriepartnern

• Umfassende Betreuung & Unterstützung 

• Viele Fortbildungs- & Weiterbildungsangebote

• Möglichkeit der Promotion im Fachbereich

• Homeoffice & Mobiles Arbeiten

• Flexible Arbeitszeiten

• Mensa & Restaurant

• Gute Anbindung & zentrale Lage

Gut zu wissen

Unsere Stellen sind grundsätzlich teilzeitfähig. Bei dieser Stelle werden Schwerbehinderte bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Bewerbung von Frauen wird ausdrücklich begrüßt (Art. 7 Abs. 3 BayGIG).

Nachhaltige Mobilität benötigt eine bessere Integration von VRUs. Im Projekt SiRaMis erforschen wir die Sicherheit von Radfahrern an Lichtsignalanlagen. Besonders für eBikes können dort Dilemma Zones (Bereichen, in denen Verkehrsteilnehmer bei Gelb entscheiden müssen, ob sie beschleunigen oder abbremsen) und Konflikte mit abbiegenden Fahrzeugen entstehen. Im Projekt analysieren wir solche Situationen mit Hilfe von Infrastrukturdaten und entwickeln Algorithmen zur Koordination von VRUs und Fahrzeugen. Dazu nutzen wir das High Definition Testfeld (HDT) sowie ein Forschungsfahrzeug und -eBike.