researchJobsMobility Data Scientist – Autonomous Mobility Analytics, Simulation & Digital Twins
Promotionsstelle: Mobility Data Scientist – Autonomous Mobility Analytics, Simulation & Digital Twins — Machine-translated title
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28.07.2026,Academic staff
The Chair of Vehicle Technology is looking for scientific staff (m/w/d) for Mobility Data Scientist – Autonomous Mobility Analytics, Simulation & Digital Twins.
<!DOCTYPE html> Mobility Data Scientist – Autonomous Mobility Analytics, Simulation & Digital Twins
Motivation
We are working on one of the most important challenges of our time: the CASE megatrends (Connected, Autonomous, Shared, Electric) are fundamentally changing people's mobility. In the future, we need to focus more on digital, sustainable and shared solutions to meet our transport demand.
In the Smart Mobility Lab, we develop data-driven methods for the analysis, evaluation and optimization of future mobility systems. Together with partners from research, industry and the public sector, we support the introduction of autonomous mobility services in the Munich transport area. This creates unique data sets from real vehicle fleets, operating platforms and transport systems. Become part of the Smart Mobility Lab at the Chair of Vehicle Technology and actively shape the future of mobility.
Your Challenge
We are looking for innovative applicants with initiative and drive for action, who want to promote the data-driven evaluation and simultaneous further development of autonomous mobility services with their doctorate. The aim is not only to evaluate autonomous on-demand and hybrid traffic in the Munich practice test field scientifically, but also to design the scalable operating models of tomorrow's public transport from the real operating data.
At the centre of your work is a closed knowledge cycle: from the real test field you gain operating, vehicle and disposition data, bring them together and advertise them scientifically. To do this, you develop data models, data pipelines and monitoring systems that map and evaluate the real-time operation of autonomous mobility services.
On this basis, you develop methods for the performance evaluation of autonomous mobility services: KPI frameworks, time series analyses and anomaly detection for the evaluation of service quality, operational efficiency and scalability. You use the insights gained to calibrate a simulative digital twin of test field operation with real data, to model new operating logics and multi-operator scenarios and to derive data-based recommendations for future mobility services in public transport.
Your profile
As an ideal candidate you have a very good (≤1,9) master's degree in computer science, data science, traffic engineering, industrial engineering or a comparable technical-scientific discipline. You enjoy understanding complex data structures, deriving scientific findings from large amounts of data and converting them into models for the mobility of the future.
You have sound programming knowledge, especially in Python, as well as experience with databases, SQL and data processing. Knowledge of data engineering, machine learning, time series analysis, dashboarding, or traffic. Agent-based simulation is an advantage. Above all, however, you bring your own initiative, analytical thinking and enthusiasm for the mobility of the future. Negotiable German and good knowledge of English are prerequisites.
Your Chances
As part of our team, you are working on one of the largest real laboratories for autonomous mobility in Germany. You will gain access to unique operating and vehicle data and develop scientific methods that flow directly into real mobility offers. Instead of limiting yourself to one aspect, you are responsible for the entire chain from real data collection to evaluation to the simultaneous design of new operating models.
Modern server infrastructures, extensive data platforms and an interdisciplinary network of research, industry and public actors are at your disposal. As part of your doctorate, you publish scientific papers on topics such as evaluation of autonomous mobility services, KPI frameworks, real-world performance assessment, real data calibrated simulation and simulation-based evaluation of operating models.
We offer
- Temporary full-time post according to TV-L E13 100% for a total of 3 years
- Possibility of promotion and start-up
- Innovative research area with high topicality and relevance
- Unique datasets from real autonomous mobility services
- Modern working environment and powerful server infrastructure
- Flexible working hours including home office
- Own budget for training courses and meetings
- Possibility to stay abroad
- Start from 1.10.2026
The position is suitable for occupation with severely disabled people. The position requires attendance at the chair, travel, work in the team, joy of contact and cooperation with project partners from research and industry. Severely disabled applicants are preferred to be recruited for otherwise essentially equal suitability, competence and professional performance. The Technical University of Munich aims to increase the proportion of women. Women's applications are therefore expressly welcomed.
Application
If you have any questions, contact Till Zacher (till.zacher@tum.de / +49 89289 15351).
We look forward to receiving your relevant documents (letter, CV, Abitur, Bachelor's and Master's certificates). Please send them with a job name in the subject by e-mail / mail to:
Christiane Schulte
Chair for Vehicle Technology
Boltzmannstrasse 15, 85748 Garching
bewerbung.ftm@ed.tum.de
The position is suitable for disabled persons. Disabled applications will be given preference in case of generally equivalent ability, aptitude and professional performance.
Data Protection Information:
When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of theData protection information pursuant to Art. 13 General Data Protection Regulation (GDPR) on the collection and processing of personal data in the context of your application. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.
Contact:bewerbung.ftm@ed.tum.de
PrintMachine translation (OPUS-MT) — the original text is authoritative
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28.07.2026, Academic staff
Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik sucht wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w/d) für Mobility Data Scientist – Autonomous Mobility Analytics, Simulation & Digital Twins.
<!DOCTYPE html> Mobility Data Scientist – Autonomous Mobility Analytics, Simulation & Digital Twins
Motivation
Wir arbeiten an einer der wichtigsten Herausforderungen unserer Zeit: Die CASE-Megatrends (Connected, Autonomous, Shared, Electric) verändern die Mobilität der Menschen grundlegend. In Zukunft müssen wir stärker auf digitale, nachhaltige und geteilte Lösungen setzen, um unsere Verkehrsnachfrage zu decken.
Im Smart Mobility Lab entwickeln wir datengetriebene Methoden zur Analyse, Bewertung und Optimierung zukünftiger Mobilitätssysteme. Gemeinsam mit Partnern aus Forschung, Industrie und öffentlicher Hand begleiten wir die Einführung autonomer Mobilitätsdienste im Münchner Verkehrsraum. Dabei entstehen einzigartige Datensätze aus realen Fahrzeugflotten, Betriebsplattformen und Verkehrssystemen. Werde Teil des Smart Mobility Lab am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik und gestalte aktiv die Zukunft der Mobilität mit.
Deine Herausforderung
Wir suchen innovative Bewerberinnen und Bewerber mit Initiative und Tatendrang, die mit ihrer Promotion die datengetriebene Bewertung und simulative Weiterentwicklung autonomer Mobilitätsdienste vorantreiben möchten. Ziel ist es, autonome On-Demand- und Hybridverkehre im Münchner Praxistestfeld nicht nur wissenschaftlich zu bewerten, sondern aus den realen Betriebsdaten heraus die skalierbaren Betriebsmodelle des ÖPNV von morgen zu gestalten.
Im Mittelpunkt Deiner Arbeit steht ein geschlossener Erkenntniskreislauf: Aus dem realen Testfeld gewinnst Du Betriebs-, Fahrzeug- und Dispositionsdaten, führst sie zusammen und wertest sie wissenschaftlich aus. Dazu entwickelst Du Datenmodelle, Datenpipelines und Monitoring-Systeme, die den Echtzeitbetrieb autonomer Mobilitätsdienste abbilden und auswertbar machen.
Auf dieser Grundlage entwickelst Du Methoden zur Performance-Evaluation autonomer Mobilitätsangebote: KPI-Frameworks, Zeitreihenanalysen und Anomalieerkennung zur Bewertung von Servicequalität, Betriebseffizienz und Skalierbarkeit. Die gewonnenen Erkenntnisse nutzt Du, um einen simulativen Digital Twin des Testfeldbetriebs mit Realdaten zu kalibrieren, neue Betriebslogiken und Multi-Betreiber-Szenarien zu modellieren und daraus datenbasierte Handlungsempfehlungen für zukünftige Mobilitätsdienste im ÖPNV abzuleiten.
Dein Profil
Als ideale Kandidatin oder idealer Kandidat verfügst Du über einen sehr guten (≤1,9) Masterabschluss in Informatik, Data Science, Verkehrsingenieurwesen, Wirtschaftsingenieurwesen oder einer vergleichbaren technisch-wissenschaftlichen Fachrichtung. Du hast Freude daran, komplexe Datenstrukturen zu verstehen, aus großen Datenmengen wissenschaftliche Erkenntnisse abzuleiten und diese in Modelle für die Mobilität der Zukunft zu überführen.
Du verfügst über fundierte Programmierkenntnisse, insbesondere in Python, sowie Erfahrung mit Datenbanken, SQL und Datenverarbeitung. Kenntnisse in Data Engineering, Machine Learning, Zeitreihenanalyse, Dashboarding oder verkehrlicher bzw. agentenbasierter Simulation sind von Vorteil. Vor allem aber bringst Du Eigeninitiative, analytisches Denken und Begeisterung für die Mobilität der Zukunft mit. Verhandlungssicheres Deutsch und gute Englischkenntnisse sind Voraussetzung.
Deine Chancen
Als Teil unseres Teams arbeitest Du an einem der größten Reallabore für autonome Mobilität in Deutschland. Du erhältst Zugriff auf einzigartige Betriebs- und Fahrzeugdaten und entwickelst wissenschaftliche Methoden, die unmittelbar in reale Mobilitätsangebote einfließen. Statt Dich auf einen Teilaspekt zu beschränken, verantwortest Du die gesamte Kette von der realen Datenerhebung über die Evaluation bis zur simulativen Gestaltung neuer Betriebsmodelle.
Dir stehen moderne Serverinfrastrukturen, umfangreiche Datenplattformen und ein interdisziplinäres Netzwerk aus Forschung, Industrie und öffentlichen Akteuren zur Verfügung. Im Rahmen Deiner Promotion veröffentlichst Du wissenschaftliche Arbeiten zu Themen wie Evaluation autonomer Mobilitätsdienste, KPI-Frameworks, Real-World Performance Assessment, realdatenkalibrierte Simulation und simulationsbasierte Bewertung von Betriebsmodellen.
Wir bieten
- Befristete Vollzeitstelle nach TV-L E13 100% für insgesamt 3 Jahre
- Möglichkeit zur Promotion und Start-up-Gründung
- Innovatives Forschungsgebiet mit hoher Aktualität und Relevanz
- Einzigartige Datensätze aus realen autonomen Mobilitätsdiensten
- Moderne Arbeitsumgebung und leistungsfähige Serverinfrastruktur
- Flexible Arbeitszeitgestaltung inkl. Homeoffice
- Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen
- Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt
- Beginn ab 1.10.2026
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Die Stelle erfordert die Anwesenheit am Lehrstuhl, Reisen, die Arbeit im Team, Kontaktfreude und die Zusammenarbeit mit Projektpartnern aus Forschung und Industrie. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.
Bewerbung
Falls Du Rückfragen haben solltest, melde Dich bei Till Zacher (till.zacher@tum.de / +49 89289 15351).
Wir freuen uns auf Deine aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Abitur-, Bachelor-, und Masterzeugnis). Sende diese bitte mit Stellenbezeichnung im Betreff per E-Mail / Post an:
Christiane Schulte
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Boltzmannstraße 15, 85748 Garching
bewerbung.ftm@ed.tum.de
The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.
Data Protection Information:
When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.
Kontakt: bewerbung.ftm@ed.tum.de
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