Studentische Hilfskraft im Bereich ML-basierte Optimierung von Videoservices in Funknetzwerken
Das Fraunhofer FKIE mit seinen ca. 500 Mitarbeitenden entwickelt Technologien und Prozesse mit dem Ziel, existenzbedrohende Risiken frühzeitig zu erkennen, zu minimieren und beherrschbar zu machen. Als Institut für angewandte Forschung decken wir ein breites Spektrum an interessanten Arbeitsbereichen ab. In der Abteilung Informationstechnik für Führungssysteme ITF werden vielfältige Technologien für die Informationsverarbeitung und die Informationsauswertung in komplexen Führungssystemen entwickelt und erprobt.
Was Du bei uns tust
Du untersuchst mit uns gemeinsam verschiedene Maschinelles Lernen-basierte Ansätze für die Optimierung von Videoservices in DIL (Disconnected, Intermittent and Limited)-Netzen. Hierfür sollen bestehende Ansätze für die semantische Kompression von Videos gesichtet und weiterentwickelt werden. Für eine Evaluierung der Optimierungen bindest Du die Komponenten (Videoservice, Router, Cross-Layer-Komponenten) an ein bestehendes Testbed für DIL-Netze an. Die Arbeiten finden im Kontext einer NATO-Forschungsgruppe mit Teilnehmenden anderer Nationen statt. Daher spielen auch Überlegungen bzgl. der Standardisierung der Technologien (bspw. Videocodecs) eine Rolle.
Was Du mitbringst
Du studierst Informatik oder eine vergleichbare Studienrichtung und hast ein besonderes Interesse an Techniken des maschinellen Lernens und an Funknetzwerken. Du besitzt Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen (ML) / Künstliche-Intelligenz (KI) (bspw. pyTorch, Torchaudio, JAX oder TensorFlow und Wandb, MLFlow). Du siehst es als Herausforderung an, Dich in neue Technologien und Frameworks einzuarbeiten. Das Entwickeln von Prototypen bereitet Dir Freude. Du hast gute Deutsch und Englisch-Kenntnisse in Wort und Schrift. Du bist selbstständig, kreativ und neugierig und kannst eigenverantwortlich arbeiten.
Was Du erwarten kannst
Das FKIE bietet ideale Rahmenbedingungen für Praxiserfahrungen neben dem Studium. Du bekommst die Möglichkeit, Deine studentische Abschlussarbeit bei professioneller Betreuung durchzuführen, und bekommst Einblick in die Forschung und Entwicklung von KI-Systemen in einer der weltweit führenden Organisationen der anwendungsorientierten Forschung. Die Arbeitszeiten sind flexibel und können vorwiegend im mobilen Arbeiten (unter Berücksichtigung eines Präsenztages vor Ort) geleistet werden.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die wöchentliche Arbeitszeit erfolgt nach Vereinbarung, beträgt jedoch maximal 20 Stunden. Die ist zunächst i. d. R. auf 12 Monate befristet. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung studentischer Hilfskräfte.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position beantwortet gerne: Norman Jansen Tel.: +49 228 9435-512
Fraunhofer-Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie FKIE
Kennziffer: 74292 Bewerbungsfrist: