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Technische Universität Dresden - Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“, Institut für Verkehrstelematik, Professur für Verkehrsprozessautomatisierung

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 Bewerberinnen und Bewerber, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten.

wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter /Doktorandin bzw. Doktorand (m/w/d)

An der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“, Institut für Verkehrstelematik, ist an der Professur für Verkehrsprozessautomatisierung zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als
wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter /Doktorandin bzw. Doktorand (m/w/d)
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)
in Vollzeit, für 36 Monate (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG), zu besetzen. Es besteht die Gelegenheit zur eigenen wiss. Weiterqualifikation (i. d. R. Promotion).
Die Stelle wird von der DFG im Rahmen des Forschungsprojekts RAISE – Resilientes multimodales Verkehrsmanagement mit geteilten autonomen Elektrofahrzeugen bei Störungen finanziert. Dieses Verbundprojekt zielt darauf ab, eine resiliente multimodale Verkehrsmanagementstrategie zu entwickeln. Automatisierung und Kommunikation sollen genutzt werden, um den Gesamtverkehrsfluss und insbesondere den öffentlichen Nahverkehr bei Störungen zu optimieren. Der Schwerpunkt soll auf der Verbesserung der Resilienz städtischer Verkehrsnetze liegen. Der Verkehrsfluss soll sich schnell an unerwartete Ereignisse anpassen und von Störungen erholen können. Der primäre Forschungsfokus soll auf Echtzeit-Flottenmanagementstrategien für SAEVs zur Bedienung gestrandeter Fahrgäste gemeinsam mit adaptiven Lichtsignal- und Fahrspurzugangskontrollstrategien zur Minimierung negativer Auswirkungen von Störereignissen liegen.
RAISE wird im Rahmen der deutsch-französischen Zusammenarbeit für gemeinsame Projekte in den Natur-, Lebens- und Ingenieurwissenschaften (ANR-DFG) finanziert.

Aufgabenbeschreibung:

— selbstständige und kooperative Qualifizierung durch wissenschaftliche Forschung im Rahmen des Projekts
— Einarbeitung in die technischen Aufgaben des individuellen Dissertationsthemas durch Literaturstudium und Definition konkreter Forschungsziele und -fragen
— Mitarbeit am Promotionsprojekt mit den Schwerpunkten multimodale, mehrspurige, mehrklassige Verkehrsflussmodellierung, dynamische Spurzuweisung und Signaloptimierung
— Zusammenarbeit mit dem Doktoranden am Partnerinstitut IFPEN
— Umsetzung des geplanten Forschungsprogramms, Auswertung und Interpretation der Ergebnisse, Ausarbeitung und Präsentation der Forschungsergebnisse
— Projektbezogene Unterstützung wissenschaftlicher Abschlussarbeiten (Bachelor/Master/Diplom) im fachspezifischen Forschungsgebiet
— regelmäßige Berichterstattung über den Forschungsfortschritt an den betreuenden Professor
— Veröffentlichung der Ergebnisse der Forschungsarbeit
— kooperative Pflege interner Austauschplattformen (Datenbank, Informationsseiten usw.
— Zusammenfassung der Ergebnisse des individuellen Promotionsvorhabens in einer Dissertation innerhalb der vorgegebenen Frist von 3 Jahren

Erwartete Qualifikationen:

— wiss. Hochschulabschluss (MSc oder einen gleichwertigen Abschluss) in der Fachrichtung: Verkehrstechnik, angewandte Mathematik, System- und Steuerungstechnik, Operations Research, Datenwissenschaft oder gleichwertig
— Python/Java/C++ beherrschen
— Beherrschung der englischen Sprache in Wort und Schrift
— Teamfähigkeit

Unser Angebot:

Arbeiten in einem Team begeisterter Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die daran arbeiten, die Grenzen des Wissens in diesem Bereich und in der Grundlagenforschung zu erweitern und ihre Ergebnisse und potenziellen Anwendungen mit der Industrie und politischen Entscheidungsträgern zu diskutieren.

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. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind besonders willkommen. Bei gleicher Eignung werden diese oder ihnen kraft SGB IX von Gesetzes wegen Gleichgestellte bevorzugt eingestellt.
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung mit allen erforderlichen Unterlagen ein. Die Unterlagen müssen in englischer Sprache verfasst sein und Folgendes enthalten:
— ein Motivationsschreiben für die Bewerbung (Anschreiben)
— akademische Zeugnisse mit Noten
— Lebenslauf mit einer Liste der Veröffentlichungen, falls zutreffend
— Abschlusszeugnis
— ein Empfehlungsschreiben
Ihre aussagekräftige Bewerbung senden Sie bitte mit den geforderten Unterlagen bis zum 31.03.2026 (es gilt der Poststempel der Zentralen Poststelle bzw. der Zeitstempel auf dem E-Mail-Server der TUD) bevorzugt über das SecureMail Portal der TUD https://securemail.tu-dresden.de als ein PDF–Dokument an vpajob@tu-dresden.de bzw. an:
TU Dresden, Professur für Verkehrsprozessautomatisierung, Herrn Prof. Dr. Meng Wang, Helmholtzstr. 10, 01069 Dresden, Germany.
Ihre Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt, bitte reichen Sie nur Kopien ein. Vorstellungskosten werden nicht übernommen.

Die TUD ist Gründungspartnerin der Forschungsallianz DRESDEN-concept e.V.
Hinweis zum Datenschutz: Welche Rechte Sie haben und zu welchem Zweck Ihre Daten verarbeitet werden sowie weitere Informationen zum Datenschutz haben wir auf folgender Webseite für Sie zur Verfügung gestellt:
https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis.