Doktorand (m/w/d): Agentische Modernisierung von Legacy-Unternehmenssystemen

Diese Stelle untersucht, wie Modernisierung stattdessen spezifikationsgetrieben, nachvollziehbar und verifizierbar gestaltet werden kann, indem deterministische Programmanalyse mit agentischen KI-Komponenten kombiniert wird. Die Arbeit ist in realen Legacy-Systemen verankert, überwiegend COBOL und Java, beginnend mit kleineren Modernisierungsszenarien und fortschreitend zu größeren monolithischen Anwendungen.

Forschungsfragen

Ihre Promotionsarbeit befasst sich mit Fragen wie:

• Wie können Spezifikationen aus Legacy-Artefakten (Quellcode, Tests, Konfiguration, Laufzeit-Traces, implizitem Erfahrungswissen) wiedergewonnen werden, wenn Dokumentation fehlt oder unzuverlässig ist? Welche Form sollten solche Spezifikationen haben, um sowohl maschinell verarbeitbar als auch von Menschen prüfbar zu sein?
• Welche agentischen Orchestrierungsstrategien skalieren auf Systeme, die jedes Kontextfenster übersteigen? Wie sollten deterministische Analyse (statische Analyse, Typinformationen, Abhängigkeitsgraphen, Testgenerierung) und LLM-Komponenten aufgeteilt und kombiniert werden?
• Wie kann Nachvollziehbarkeit über Legacy-Artefakt, wiedergewonnene Spezifikation und generierten Zielcode hinweg aufrechterhalten werden, sodass jede Transformationsentscheidung im Nachhinein auditierbar ist?
• Welche Verifikations- und Governance-Mechanismen machen agentische Modernisierung in regulierten, geschäftskritischen Umgebungen akzeptabel? Welche Rolle spielen differenzielles Testen, Contracts und ausführbare Spezifikationen?
• Wie evaluieren wir solche Systeme wissenschaftlich? Welche Benchmarks, Baselines, Ablationen und Fehlermodus-Taxonomien unterscheiden generalisierbare Beiträge von ingenieurtechnischem Fortschritt?
• Wie wird das in einem Legacy-System eingebettete Domänenwissen während der Modernisierung bewahrt, statt stillschweigend verworfen zu werden?

Es wird nicht erwartet, dass Sie alle diese Fragen beantworten. Sie zu einer kohärenten Dissertation zuzuspitzen ist Teil der Arbeit.

Ihre Qualifikationen

Erforderlich

• Ein sehr guter Masterabschluss in Informatik, Software Engineering, KI oder einem eng verwandten Fach
• Solide Grundlagen in Softwarearchitektur, Softwareevolution, Testen und Debugging sowie die Fähigkeit, systematisch über nichttriviale Systeme nachzudenken
• Gute Programmierkenntnisse in mindestens einer modernen Sprache (z. B. Python, Java, C++, C#, Go, Rust, Kotlin) sowie Erfahrung mit Versionsverwaltung, automatisiertem Testen und Build-Systemen
• Nachweis von Forschungspotenzial, etwa durch die Masterarbeit, Forschungsprojekte, Publikationen, Open-Source-Beiträge oder technisch anspruchsvolle Softwareprojekte
• Bereitschaft, reproduzierbare Experimente, Benchmarks, Baselines und Evaluationsmetriken zu entwerfen und sich kritisch mit der wissenschaftlichen Literatur auseinanderzusetzen
• Fähigkeit, Grenzen, Fehlermodi und Reproduzierbarkeit KI-gestützter Software-Engineering-Systeme kritisch zu bewerten
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Deutschkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Von Vorteil

• Interesse an Legacy-Modernisierung, Reverse Engineering und Architekturtransformation
• Vorerfahrung mit COBOL, Mainframes, Transaktionsverarbeitung oder Unternehmensanwendungen
• Praktische Erfahrung mit LLMs und KI-gestützter Softwareentwicklung, einschließlich Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot oder Gemini CLI
• Erfahrung mit APIs, Datenbanken, Containern, verteilten Systemen oder Cloud-nativer Entwicklung
• Erfahrung in der Entwicklung großer Softwaresysteme

Es wird nicht erwartet, dass Bewerberinnen und Bewerber alle genannten Bereiche abdecken. Wir freuen uns besonders über Bewerbungen mit ausgeprägter Tiefe in einem relevanten Feld, etwa Programmanalyse, Softwaretesten, KI für Software Engineering, Compilerbau, Softwarearchitektur oder agentischen Systemen, verbunden mit der Fähigkeit, sich während der Promotion in angrenzende Bereiche einzuarbeiten.

Was wir bieten

Wir bieten Ihnen ein spannendes und herausforderndes Projekt in einem dynamischen und kollaborativen Forschungsumfeld, unmittelbar an der Schnittstelle von aktueller KI-Forschung und realem Enterprise Software Engineering. Der Zugang zu produktiven Legacy-Systemen, Fachexperten, Architekten und Governance-Teams ist durch unsere Industriekooperationen sichergestellt, was der Arbeit sowohl unmittelbare Praxisrelevanz als auch wissenschaftliche Neuheit verleiht. Die Anstellung erfolgt bei der AUDI AG nach deren Tarifvertrag. Wissenschaftliche Betreuung an der TUM, industrielle Betreuung bei Audi, wobei beide Seiten das Setup gemeinsam abgestimmt haben.

Standort

Hauptarbeitsort ist Ingolstadt, mit regelmäßiger Präsenz am TUM-Lehrstuhl in Heilbronn.

Bewerbungen

Bitte senden Sie einen Lebenslauf, ein Anschreiben, das Ihre Forschungsinteressen und Ihre Motivation erläutert, eine kurze Zusammenfassung Ihrer bisherigen Berufserfahrung, relevante Zeugnisse und Notenübersichten sowie ai.cit.tum.de . Bewerbungen werden fortlaufend geprüft, bis die Stelle besetzt ist.

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.

cit.tum.de

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation

Posted Nov 01, 2026