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Angebot 64 von 426 vom 17.03.2023, 08:59

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Fraun­ho­fer-Insti­tut für Inte­grierte Schal­tun­gen - Insti­tuts­teil Ent­wurfs­au­to­ma­ti­sie­rung

Die Fraun­ho­fer-Gesell­schaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutsch­land der­zeit 76 Insti­tute und For­schungs­ein­rich­tun­gen und ist die welt­weit füh­rende Orga­ni­sa­tion für anwen­dungs­ori­en­tierte For­schung. Rund 30 000 Mit­ar­bei­tende erar­bei­ten das jähr­li­che For­schungs­vo­lu­men von 2,9 Mil­li­ar­den Euro.

Adap­ti­vi­tät ist für die ver­netzte Welt von mor­gen eine unver­zicht­bare Eigen­schaft. Intel­li­gente Kom­po­nen­ten kön­nen Ver­än­de­run­gen in der Umwelt oder im Sys­tem selbst erken­nen, bewer­ten und sich eigen­stän­dig daran anpas­sen. Als Part­ner der Wirt­schaft ent­wi­ckelt das Fraun­ho­fer IIS/EAS mit ca. 100 Mit­ar­bei­ten­den am Stand­ort Dres­den Schlüs­sel­tech­no­lo­gien für adap­tive Sys­teme und bie­tet inno­va­tive Tech­no­lo­gien und robuste Lösun­gen
an.

Prak­ti­kum/ SHK/ Abschluss­ar­beit: Active Lear­ning in der Spek­tral­ana­lyse für Funk-Netz­werke

Die Abtei­lung Ver­teilte Ana­lyse- und Steue­rungs­sys­teme ent­wi­ckelt Algo­rith­men zur Über­wa­chung von draht­lo­sen indus­tri­el­len Netz­wer­ken. Heu­tige intel­li­gente Pro­duk­ti­ons­kon­zepte sind stark von der Ver­füg­bar­keit und Zuver­läs­sig­keit draht­lo­ser Kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme abhän­gig. Um Stö­run­gen durch die zuneh­mende Anzahl von Funk­sys­te­men ent­ge­gen­zu­wir­ken, lie­fern inno­va­tive Algo­rith­men Infor­ma­tio­nen über die Ver­bin­dungs­qua­li­tät und bestehende Über­tra­gungs­pro­bleme.

Du inter­es­sierst dich für die Ver­bes­se­rung von Deep Lear­ning basier­ten Objekt­er­ken­nungs­me­tho­den zur Ana­lyse und Über­wa­chung von draht­lo­sen Netz­wer­ken?

Dann haben wir die rich­tige Stelle für dich.

Für die auto­ma­ti­sierte Spek­tral­ana­lyse, wird maschi­nel­les Ler­nen ein­ge­setzt, um ein­zelne Pakete ver­schie­de­ner Draht­los­tech­no­lo­gien zu erken­nen und detail­lierte Sta­tis­ti­ken auto­ma­tisch und in Echt­zeit zu berech­nen. Daher wurde eine umfang­rei­che Emu­la­ti­ons­pipe­line ent­wi­ckelt, um Trai­nings­da­ten zu erzeu­gen. Das Hin­zu­fü­gen wei­te­rer RF-Stan­dards kann jedoch eine zeit­rau­bende Auf­gabe sein.

Aufgabenbeschreibung:

Der Human-in-the-Loop-Ansatz wird dazu bei­tra­gen, das Trai­ning neuer RF-Stan­dards zu beschleu­ni­gen. Ein Algo­rith­mus für akti­ves Ler­nen wird dabei hel­fen, unbe­kannte spek­trale Erschei­nun­gen in rea­len Mes­sun­gen zu erken­nen und dem mensch­li­chen Exper­ten nur die aus­sa­ge­kräf­tigs­ten Bei­spiele zur manu­el­len Kenn­zeich­nung (label­ling) vor­zu­le­gen.

Die fol­gen­den Auf­ga­ben wer­den behan­delt:
  • Über­blick über den Stand der Tech­nik in Bezug auf Active Lear­ning für Objekt­er­ken­nungs­auf­ga­ben
  • Trans­fer­ler­nen für neu gela­belte RF-Pakete
  • Eva­lu­ie­rung der Leis­tung des Algo­rith­mus und ggf. Anpas­sun­gen
  • Vali­die­rung der Ergeb­nisse im Labor

Erwartete Qualifikationen:

  • Du stu­dierst Infor­ma­tik, Inge­nieur­wis­sen­schaf­ten, Phy­sik oder Mathe­ma­tik (mit tech­ni­scher Aus­rich­tung) oder ähn­li­ches
  • Du hast Kennt­nisse im Bereich Machine Lear­ning
  • Das hast erste Erfah­rung im Umgang mit Tools wie Python
  • Du arbei­test gern selbst­stän­dig aber auch gemein­sam im Team
  • Du besitzt gute Deutsch- oder Eng­lisch­kennt­nisse in Wort und Schrift

Unser Angebot:

  • Ein anspruchs­vol­les Pro­jekt mit einem hohen Grad an prak­ti­scher Anwend­bar­keit
  • Unter­stüt­zung in der Ein­ar­bei­tungs­phase, damit du schnell pro­duk­tiv arbei­ten kannst
  • Fle­xi­bi­li­tät in der Arbeits­zeit­ge­stal­tung zur opti­ma­len Ver­ein­bar­keit von Stu­dium und Pra­xis
  • Ein offe­nes und kol­le­gia­les Arbeits­um­feld
  • ein inno­va­ti­ves und span­nen­des Thema, mit der Chance sich mit eige­nen Ideen ein­zu­brin­gen
  • den Frei­raum, dich dei­nen Inter­es­sen und Fähig­kei­ten ent­spre­chend zu ent­wi­ckeln

Hinweise zur Bewerbung:

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.

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 (PDF: Anschrei­ben, Lebens­lauf, Zeug­nisse).

Wir freuen uns dar­auf, Dich ken­nen­zu­ler­nen!



Du hast Fra­gen? Dann wende Dich an: Jakob.Wicht@eas.iis.fraunhofer.de.

Fraun­ho­fer-Insti­tut für Inte­grierte Schal­tun­gen IIS

www.iis.fraunhofer.de

Kenn­zif­fer: 63558 Bewer­bungs­frist: keine