Master of Science in Software Engineering

Elitestudiengang · TUM · LMU · Augsburg

2 Min. LesezeitJustin Lanfermann
Technical University of MunichLMU MunichUniversity of Augsburg

Der Elitestudiengang an drei Universitäten

Mein Weg in den Elitestudiengang Software Engineering knüpft direkt an mein Informatikstudium an der TUM an. Ich möchte nicht nur Software und KI-gestützte Produkte entwickeln, sondern fundierter untersuchen, wie komplexe Systeme verlässlich, beobachtbar und sicher bleiben.

Als Teil des Elitenetzwerks Bayern wird das Programm von der Technischen Universität München (TUM), der LMU München und der Universität Augsburg gemeinsam getragen, mit Augsburg als Sprecherhochschule. Lehrveranstaltungen finden in München und Augsburg statt, die offizielle Unterrichtssprache ist Englisch.

  • Technische Universität München, beteiligte Universität und Studienort München
  • LMU München, beteiligte Universität im gemeinsamen Programm des Elitenetzwerks Bayern
  • Universität Augsburg, Sprecherhochschule und Bewerbungshochschule

Die fünf offiziellen Curriculum-Bereiche

Das offizielle Curriculum ist um fünf zentrale Themen des modernen Software Engineerings organisiert. Gemeinsam verbinden sie rigorose Methoden mit dem Entwurf, Betrieb und der menschlichen Nutzung softwareintensiver Systeme.

Software Engineering Methods

Systematische Softwareentwicklung, Requirements Engineering, Entwurf und Architektur, Modellierung, Testing und Qualitätssicherung.

Formale Methoden und IT-Sicherheit

Präzise Spezifikation, Verifikation, Sicherheitsanalyse, Security Engineering, Kryptografie, Zugriffskontrolle und vertrauenswürdiges Systemverhalten.

Datenbanksysteme

Datenmodellierung, Datenbankentwurf, Abfragesprachen, Transaktionen, Synchronisation und das Zusammenspiel von Datenbankalgorithmen und moderner Hardware.

Verteilte Systeme

Kommunikation, Protokolle, Prozesse, Koordination, serviceorientierte Architekturen, Webservices und belastbare verteilte Anwendungen.

Mensch-Computer-Interaktion

Interaktionsparadigmen, nutzerzentrierte Entwicklung, Usability, Barrierefreiheit und die Evaluation interaktiver Systeme.

Praxis, Mentoring und der individuelle Studienweg

Das Programm verbindet akademische Tiefe mit bewusster Praxis. Übungen begleiten die Vorlesungen, ein industrienahes Projekt wendet die Methoden bei einem Kooperationsunternehmen an, und Gastvorträge sowie Mentoring halten die Arbeit mit aktueller Forschung und Praxis verbunden.

Industrieprojekt und Praktikum

Ein Praxisprojekt mit einem Industriepartner wendet Software-Engineering-Methoden auf eine reale Herausforderung an. Außerdem enthält das Curriculum nach dem zweiten Semester ein verpflichtendes Industriepraktikum mit 10 ECTS.

Individuelles Mentoring

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie Entscheidungsträger aus der Industrie begleiten Studierende individuell. Ergänzend verbindet eine besondere Vortragsreihe Forschungs- und Praxisperspektiven.

Individuelles Studium und Masterarbeit

Das individuelle Studium im vierten Semester wird mit einem Mentor abgestimmt und kann Forschung, einen Auslandsaufenthalt, eine wissenschaftliche Publikation oder ein Praktikum umfassen. Es führt in die 30-ECTS-Masterarbeit.

Ein zukunftsgerichteter Engineering-Fokus

Ich möchte das Programm nutzen, um einen praktischen Fokus auf verlässliche KI und die dazugehörigen Systeme zu vertiefen. Die Richtung ist bewusst zukunftsgerichtet: Sie beschreibt die Engineering-Fragen, die ich untersuchen möchte, und keine bereits abgeschlossenen Studienleistungen.

  • Verlässliche KI: softwareintensive Systeme entwerfen, deren Verhalten sich auch unter Unsicherheit spezifizieren, testen und nachvollziehen lässt.
  • Evaluation: Modell- und Produktqualität durch Testdesign, formale Argumentation und reproduzierbare Experimente in belastbare Evidenz übersetzen.
  • Observability: Verteilte und KI-gestützte Systeme mit aussagekräftigen Signalen, Traces und Fehleranalysen diagnostizierbar machen.
  • Release Engineering: Qualität von Architektur und Verifikation bis zu Deployment und wartbarem Betrieb weiterführen.
  • KI-Systeme und -Modelle: verstehen, wie moderne Modelle funktionieren, sie verantwortungsvoll entwickeln und in verlässliche Softwaresysteme integrieren.