Job Description

(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.
As part of your application, you provide personal data to the Technical University of Munich (TUM). Please view our privacy policy on collecting and processing personal data in the course of the application process pursuant to Art. 13 of the General Data Protection Regulation of the European Union (GDPR) at https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/Bewerbung/. By submitting your application, you confirm to have read and understood the data protection information provided by TUM. Find out more about us at www.tum.de.
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.
Hinweise zum Datenschutz
Mit Ihrer Bewerbung übermitteln Sie personenbezogene Daten an die Technische Universität München (TUM). Bitte beachten Sie die Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen des Bewerbungsverfahrens:
https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/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.
Hinweis zum Datenschutz:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Skills Required