Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science TUM

Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science TUM

Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science TUM

Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science TUM

Technische Universität München

Fach- und Hochschulen

München

  • Art der Anstellung: Vollzeit
  • 54.500 € – 71.000 € (von XING geschätzt)
  • Vor Ort
  • Zu den Ersten gehören

Doctoral and Postdoctoral Positions in Computer Science TUM

Über diesen Job

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29.09.2025, Wissenschaftliches Personal

(Please find a German version below the English text.)

The Chair of Decision Sciences and Systems at the Technical University of Munich (TUM), led by Prof. Martin Bichler, is seeking outstanding candidates to join the newly established research team for the ERC Advanced Grant project "Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics.”

About the Project

Market interaction is increasingly automated by artificial learning agents. Examples include pricing agents in electronic retail or bidding agents in display-advertising auctions. The economic properties of such systems are still poorly understood. In general, learning procedures in game-theoretic problems can exhibit cyclic behavior or even lead to chaotic dynamics. In the ELUD research project, we address the question of if and when learning agents converge to an efficient equilibrium and when this is not the case. ELUD will design new algorithms for computing equilibria.

Positions Available

We invite applications for Doctoral Researchers (Ph.D Candidates) and Postdoctoral Researchers

These full-time positions (100%) are initially offered for two years, with the possibility of extension, depending on performance and project needs.

Qualifications

• For Doctoral Candidates: Master’s degree in Computer Science or Mathematics.

• For Postdoctoral Researchers: Ph.D. in Computer Science or Mathematics, ideally with a background in one or more of the following areas: Optimization, Game Theory, Machine Learning

Applicants must demonstrate:

• An excellent academic record, including top grades and, where applicable, peer-reviewed publications.

• Strong motivation, intellectual curiosity, and the ability to work independently and collaboratively.

• Solid English communication skills (spoken and written). Proficiency in German is not required.

Responsibilities include collaborative research within the team and with external partners, contribution to teaching activities, and active engagement in the broader academic life of the group.

Work Environment

The successful candidates will join a dynamic, interdisciplinary, and international research community at the TUM Garching campus. TUM’s Department of Computer Science is part of the TUM School of Computation, Information and Technology (CIT).

Employment Conditions

• Start date: Flexible, from January 2026 onward

• Salary: Based on the German public sector pay scale TV-L E13, commensurate with experience and qualifications.

• Funding for travel and participation in international conferences and workshops is available.

Application Procedure

Please submit the requested documents:

1. Motivation letter

2. Curriculum Vitae, including academic transcripts and a list of publications (if applicable)

3. Research statement outlining your interests and goals.

4. If possible, 2–3 academic reference letters

Review of applications will begin October 30th 2025 and will continue until the positions are filled.

As an equal opportunity employer, TUM explicitly encourages applications from women and all others who would bring additional diversity dimensions to the university.

GERMAN VERSION

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)".

Über das Projekt

Marktinteraktionen werden zunehmend von künstlich lernenden Agenten automatisiert. Beispiele hierfür sind Preisagenten im elektronischen Handel oder Bietagenten in Display-Werbeauktionen. Die ökonomischen Eigenschaften solcher Systeme sind bislang nur unzureichend verstanden. Allgemein können Lernverfahren in spieltheoretischen Problemen zyklisches Verhalten zeigen oder sogar zu chaotischen Dynamiken führen.
Im ELUD-Forschungsprojekt gehen wir der Frage nach, ob und wann lernende Agenten zu einem effizienten Gleichgewicht konvergieren – und wann nicht. Darüber hinaus werden im Projekt neue Algorithmen zur Berechnung von Gleichgewichten entwickelt.

Offene Positionen

Wir laden Bewerbungen für folgende Positionen ein:

Doktorandinnen und Doktoranden (Ph.D. Candidates)

Postdoktorandinnen und Postdoktoranden (Postdoctoral Researchers)

Die Stellen sind Vollzeitstellen (100%) und zunächst auf zwei Jahre befristet, mit der Möglichkeit der Verlängerung abhängig von Leistung und Projektbedarf.

Qualifikationen

Für Doktorand:innen: Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik oder Mathematik.

Für Postdocs: Abgeschlossene Promotion (Ph.D.) in Informatik oder Mathematik, idealerweise mit Hintergrund in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Optimierung, Spieltheorie, Maschinelles Lernen.

Bewerber:innen sollten nachweisen können:

Hervorragende akademische Leistungen, einschließlich sehr guter Noten und – falls zutreffend – begutachteter Publikationen.

Hohe Motivation, intellektuelle Neugier und die Fähigkeit, sowohl eigenständig als auch im Team zu arbeiten.

Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich).

Aufgabenbereich

Durchführung gemeinsamer Forschung im Team sowie mit externen Partnern.

Beitrag zu Lehraktivitäten.

Aktive Teilnahme am wissenschaftlichen Leben der Forschungsgruppe.

Arbeitsumfeld

Die erfolgreichen Kandidat:innen werden Teil einer dynamischen, interdisziplinären und internationalen Forschungsumgebung am TUM-Campus Garching. Die Fakultät für Informatik ist Teil der TUM School of Computation, Information and Technology (CIT).

Beschäftigungsbedingungen

Beginn: flexibel, ab Januar 2026.

Vergütung: nach TV-L E13, abhängig von Erfahrung und Qualifikation.

Zusätzliche Mittel: Finanzierung für Reisen sowie die Teilnahme an internationalen Konferenzen und Workshops steht zur Verfügung.

Bewerbungsverfahren

Bitte reichen Sie folgende Unterlagen ein:

Motivationsschreiben

Lebenslauf, inkl. akademischer Zeugnisse und ggf. Publikationsliste

Forschungsstatement mit Darstellung Ihrer Interessen und Ziele

Falls möglich: 2–3 Empfehlungsschreiben von akademischen Referenzen

Die Sichtung der Bewerbungen beginnt am 30. Oktober 2025 und läuft, bis die Positionen besetzt sind.

Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, ermutigt die TUM ausdrücklich Frauen sowie alle Personen, die zusätzliche Diversitätsdimensionen in die Universität einbringen, zur Bewerbung.

Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die genannten Datenschutzinformationen gelesen und verstanden haben.

Die Stelle ist für schwerbehinderte Personen geeignet. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Kontakt: dss@in.tum.de dss@in.tum.de

Gehalts-Prognose

Unternehmens-Details

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Technische Universität München

Fach- und Hochschulen

5.001-10.000 Mitarbeitende

München, Deutschland

Bewertung von Mitarbeitenden

Vorteile für Mitarbeitende

Flexible Arbeitszeiten
Home-Office
Kantine
Restaurant-Tickets
Kinderbetreuung
Betriebliche Altersvorsorge
Barrierefreiheit
Gesundheitsmaßnahmen
Betriebsarzt
Training
Parkplatz
Günstige Anbindung
Vorteile für Mitarbeitende
Smartphone
Gewinnbeteiligung
Veranstaltungen
Privat das Internet nutzen
Hunde willkommen

Unternehmenskultur

Unternehmenskultur

314 Mitarbeitende haben abgestimmt: Sie bewerten die Unternehmenskultur bei Technische Universität München als ausgeglichen zwischen traditionell und modern.Der Branchen-Durchschnitt geht übrigens in Richtung modern

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