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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Dres­den - Fakul­tät Ver­kehrs­wis­sen­schaf­ten „Fried­rich List“, Insti­tut für Auto­mo­bil­tech­nik Dres­den, Pro­fes­sur für Kraft­fahr­zeug­tech­nik

Die Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Dres­den (TUD) zählt als Exzel­lenz­uni­ver­si­tät zu den leis­tungs­stärks­ten For­schungs­ein­rich­tun­gen Deutsch­lands. 1828 gegrün­det, ist sie heute eine glo­bal bezo­gene, regio­nal ver­an­kerte Spit­zen­uni­ver­si­tät, die inno­va­tive Bei­träge zur Lösung welt­wei­ter Her­aus­for­de­run­gen leis­ten will. In For­schung und Lehre ver­eint sie Inge­nieur- und Natur­wis­sen­schaf­ten mit den Geis­tes- und Sozi­al­wis­sen­schaf­ten und der Medi­zin. Diese bun­des­weit her­aus­ra­gende Viel­falt an Fächern ermög­licht der Uni­ver­si­tät, die Inter­dis­zi­pli­na­ri­tät zu för­dern und Wis­sen­schaft in die Gesell­schaft zu tra­gen. Die TUD ver­steht sich als moderne Arbeit­ge­be­rin und will allen Beschäf­tig­ten in Lehre, For­schung, Tech­nik und Ver­wal­tung attrak­tive Arbeits­be­din­gun­gen bie­ten und so auch ihre Poten­ziale för­dern, ent­wi­ckeln und ein­bin­den. Die TUD steht für eine Uni­ver­si­täts­kul­tur, die geprägt ist von Welt­of­fen­heit, Wert­schät­zung, Inno­va­ti­ons­freude und Par­ti­zi­pa­tion.
Sie begreift Diver­si­tät als kul­tu­relle Selbst­ver­ständ­lich­keit und Qua­li­täts­kri­te­rium einer Exzel­lenz­uni­ver­si­tät. Ent­spre­chend begrü­ßen wir alle Bewer­ber:innen, die sich mit ihrer Leis­tung und Per­sön­lich­keit bei uns und mit uns für den Erfolg aller enga­gie­ren möch­ten.

wiss. Mit­ar­bei­ter:in (m/w/d)

An der Fakul­tät Ver­kehrs­wis­sen­schaf­ten „Fried­rich List“, Insti­tut für Auto­mo­bil­tech­nik Dres­den, ist an der Pro­fes­sur für Kraft­fahr­zeug­tech­nik zum 01.07.2023 eine Pro­jekt­stelle als

wiss. Mit­ar­bei­ter:in (m/w/d)
(bei Vor­lie­gen der per­sön­li­chen Vor­aus­set­zun­gen E 13 TV-L)

mit 70% der regel­mä­ßi­gen wöchent­li­chen Arbeits­zeit, bis 31.10.2024 mit der Option auf Ver­län­ge­rung in Fol­ge­pro­jek­ten (Beschäf­ti­gungs­dauer gem. § 2 Abs. 2 WissZeitVG), zu beset­zen.
Sie möch­ten den Ver­kehr von mor­gen maß­geb­lich mit­ge­stal­ten und an nach­hal­ti­gen sowie resi­li­en­ten Ver­kehrs­sys­te­men for­schen? Wenn ja, dann freuen wir uns, mit Ihnen im MOTUS Pro­jekt die Grund­la­gen für nach­hal­tige und resi­li­ente Ver­kehrs­sys­teme aus Sicht des moto­ri­sier­ten Indi­vi­du­al­ver­kehrs (www.motus-projekt.de) zu erfor­schen.

Aufgabenbeschreibung:

Im Team ana­ly­sie­ren Sie große Men­gen von Ver­kehrs­da­ten (video­ba­sierte Ver­kehrs­be­ob­ach­tun­gen und Unfall­da­ten) und erstel­len sta­tis­ti­sche Modelle für die Vor­her­sage von Ver­kehrs­un­fäl­len. Hier­für nut­zen Sie nicht nur Machine Lear­ning Metho­den zur Ana­lyse der Ver­kehrs­da­ten, son­dern grei­fen auch auf andere sta­tis­ti­sche Modelle, z.B. aus dem Gebiet der Extrem­wert­mo­del­lie­rung zurück. In Koope­ra­tion mit den ande­ren For­schungs­part­nern aus den Gebie­ten ÖPNV, Rad­ver­kehr und Ver­kehrs­öko­lo­gie erar­bei­ten Sie basie­rend auf Ihren Model­lie­run­gen Maß­nah­men für ein nach­hal­ti­ges und resi­li­en­tes Ver­kehrs­sys­tem von mor­gen. Ihre Erkennt­nisse wen­den Sie dabei direkt an zwei Städ­ten in Deutsch­land an. Ihr Inter­esse an neuen Her­aus­for­de­run­gen mit sehr viel Raum für Mit­ge­stal­tung und Eigen­ver­ant­wor­tung sowie an per­sön­li­cher Wei­ter­ent­wick­lung ist uns dabei beson­ders wich­tig. Im Ein­zel­nen:
  • Lite­ra­tur­re­cher­chen und Ver­fas­sen von Jour­nal-Arti­keln
  • Ana­lyse von video­ba­sier­ten Ver­kehrs­be­ob­ach­tun­gen auf Tra­jek­to­rien- und Sze­na­ri­en­ebene
  • Auf­bau mikro­sko­pi­scher Ver­kehrs­si­mu­la­tio­nen für urbane Kno­ten­punkte
  • Model­lie­rung von Real-Time-Crash Pre­dic­tion Model­len
  • Ent­wick­lung und Erar­bei­tung von Metho­den und Model­len für die Ablei­tung von Maß­nah­men für nach­hal­ti­gen und resi­li­en­ten Ver­kehr
  • Ana­lyse und Bewer­tung von gro­ßen Men­gen von Ver­kehrs­da­ten und Ablei­tung von kri­ti­schen Ver­kehrs­si­tua­tio­nen anhand von dyna­mi­schen Sze­na­ri­en­be­schrei­bun­gen und sta­ti­schen Tra­jek­tori­en­ver­läu­fen
  • Fusio­nie­rung unter­schied­li­cher Daten­quel­len und (Wei­ter-) Ent­wick­lung einer Daten­bank und struk­tur
  • Pro­jekt­lei­tung und Orga­ni­sa­tion von Bespre­chun­gen und Work­shops mit den Part­ner­städ­ten
  • Mit­ar­beit an Auf­ga­ben der Pro­fes­sur für Kraft­fahr­zeug­tech­nik.

Erwartete Qualifikationen:

  • wiss. Hoch­schul­ab­schluss im Gebiet der Inge­nieur­wis­sen­schaf­ten mit der Fach­rich­tung Mecha­tro­nik, Elek­tro­tech­nik, Infor­ma­ti­ons­sys­tem­tech­nik oder Ver­kehrs­we­sen mit über­durch­schnitt­li­chen Leis­tun­gen
  • sta­tis­ti­sche Grund­kennt­nisse inkl. Machine Lear­ning Grund­kennt­nisse
  • tief­grei­fen­des ana­ly­ti­sches Ver­ständ­nis
  • Orga­ni­sa­ti­ons­ge­schick, Ziel­ori­en­tie­rung, Team­fä­hig­keit, Eigen­in­itia­tive
  • Pro­gram­mier­kennt­nisse in Python und/oder R
  • optio­nale Erfah­run­gen in mikro­sko­pi­scher Ver­kehrs­si­mu­la­tion (SUMO/PTV VIS­SIM)
  • Kennt­nisse der deut­schen und eng­li­schen Spra­che sowie im Umgang mit MS Office.
  • Erwünscht sind Erfah­run­gen in For­schungs­pro­jek­ten im Gebiet der Ana­lyse von Ver­kehrs­da­ten Füh­rer­schein Klasse B.

Hinweise zur Bewerbung:

Die TUD strebt eine Erhö­hung des Anteils von Frauen an und bit­tet diese des­halb aus­drück­lich um deren Bewer­bung. Die Uni­ver­si­tät ist eine zer­ti­fi­zierte fami­li­en­ge­rechte Hoch­schule und ver­fügt über einen Dual Career Ser­vice. Bewer­bun­gen schwer­be­hin­der­ter Men­schen sind beson­ders will­kom­men. Bei glei­cher Eig­nung wer­den diese oder ihnen Kraft SGB IX von Geset­zes wegen Gleich­ge­stellte bevor­zugt ein­ge­stellt.
Ihre aus­sa­ge­kräf­tige Bewer­bung sen­den Sie bitte mit den übli­chen Unter­la­gen bis zum 30.05.2023 (es gilt der Post­stem­pel der ZPS der TU Dres­den) an: TU Dres­den, Fakul­tät Ver­kehrs­wis­sen­schaf­ten „Fried­rich List“, Insti­tut für Auto­mo­bil­tech­nik Dres­den, Pro­fes­sur für Kraft­fahr­zeug­tech­nik, Herrn Prof. Dr.-Ing. Gün­ther Prokop, Helm­holtz­str. 10, 01069 Dres­den. Ihre Bewer­bungs­un­ter­la­gen wer­den nicht zurück­ge­sandt, bitte rei­chen Sie nur Kopien ein. Vor­stel­lungs­kos­ten wer­den nicht über­nom­men.

Hin­weis zum Daten­schutz: Wel­che Rechte Sie haben und zu wel­chem Zweck Ihre Daten ver­ar­bei­tet wer­den sowie wei­tere Infor­ma­tio­nen zum Daten­schutz haben wir auf der Web­seite https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis für Sie zur Ver­fü­gung gestellt.