Deine Aufgaben

  • Entwickle, trainiere und evaluiere Deep-Learning-Modelle (z. B. CNNs, RNNs, Transformer) zur Erkennung, Klassifikation und Charakterisierung von Funksignalen, einschließlich Modulations- und Emittererkennung
  • Verarbeite und analysiere IQ-Daten, Spektrogramme und weitere RF-Repräsentationen mit klassischen DSP-Verfahren und datengetriebenen Methoden
  • Erforsche neue Ansätze zur Signaldetektion in verrauschten, überlagerten oder ressourcenbeschränkten Umgebungen, z. B. bei niedrigem SNR oder breitbandigem Spectrum Sensing
  • Baue Trainingsdatensätze auf, kuratiere und augmentiere sie und nutze synthetische Signaldaten sowie Verfahren der Domänenadaption
  • Setze Algorithmen prototypisch auf Software-Defined-Radio-Plattformen (SDR) und mit entsprechenden Frameworks um, validiere sie und arbeite eng mit Teams aus Signalverarbeitung, Softwareentwicklung und Systemtechnik an praxistauglichen Lösungen
  • Dokumentiere deine Ergebnisse in technischen Berichten und behalte aktuelle Forschungstrends im Blick, um ihre Relevanz für deine Arbeitsgebiete einzuschätzen

Das bringst du mit

  • Ein abgeschlossenes Masterstudium oder eine Promotion in Elektrotechnik, Nachrichtentechnik, Informatik, Physik, angewandter Mathematik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
  • Du bringst fundiertes Know-how in Machine Learning und Deep Learning mit, aus eigenen Projekten, Publikationen oder praktischer Erfahrung
  • Python ist dein Ding und du hast Erfahrung mit gängigen Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
  • Du verstehst die digitale Signalverarbeitung und kennst dich mit Fourier-Analyse, Filterung, Abtastung und Modulationsverfahren aus
  • Der Umgang mit großen, verrauschten oder unstrukturierten Datensätzen ist dir vertraut. Außerdem kommunizierst du sicher auf Deutsch und Englisch
  • Du denkst analytisch, arbeitest wissenschaftlich präzise und hast Lust, eigene Forschungsfragen selbstständig voranzutreiben

Kontaktdetails

Wir freuen uns auf deine Bewerbung mit Lebenslauf, relevanten Zeugnissen sowie – sofern vorhanden – einer Übersicht deiner Publikationen oder Projekte. Bei Fragen zur Stelle stehen wir dir gerne zur Verfügung.

Bei Fragen zu deiner Bewerbung, melden dich bitte hier: Bewerbung@PLATH.de

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