Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Institut für Telekommunikationssysteme – FG Telekommunikationsnetze

Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Ihre Aufgaben

Wir suchen Unterstüztung für das Spitzenprojekt "NEXT-G" zu KI-nativen 5G+/6G-Netzen mit Fokus auf Explainable AI (XAI), Vertrauenswürdigkeit und Open Radio Access Networks (O-RAN). Das Projekt adressiert hochkritische Verticals wie Gesundheitswesen (Tele-/Robotik-OPs), Smart Factories und Robotik/Autonome Systeme:

• Unterstützung bei der Entwickeln und Evaluierung von KI/XAI-Modulen (z. B. Ressourcenallokation, Anomalieerkennung) (40%)
• Unterstützung bei der Integration als xApps/rApps in O-RAN-Workflows (30%)
• Unterstützung bei der Nutzung von GPU-Beschleunigung (z. B. NVIDIA DGX Spark) für Simulation, Training und Low-Latency-Inference (30%)

Besonders attraktiv: Das Projekt entsteht in Kollaboration mit Huawei (Munich Research Center). Sie erhalten Industrie-Mentoring, Einblicke in reale Anforderungen und die Chance, Forschungsergebnisse mit Industriepartnern zu validieren.

Ihr Profil

Muss-Kriterien:

• Sehr gute Kenntnisse im Bereich Informatik oder Elektrotechnik
• Sehr gute Python-Kenntnisse
• Sicherer Umgang mit C/C++, Linux, Docker und Git
• Grundverständnis im Bereich AI/ML (Train, Val, Test oder Metriken) und drahtloser Netze (5G/6G Basics)
• Gute GPU Kenntnisse (CUDA, TensorFlow oder PyTorch) oder gute Kenntnisse im Bereich Performance-Optimierung
• Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Industriepartnern (Huawei) und zum sorgfältigen Umgang mit Code-/Datenrichtlinien
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann-Kriterien:

• Erste Erfahrungen im Bereich 6G, AI und XAI/Trustworthy AI für Gesundheitswesen, Industrie 4.0 oder Robotik
• Strukturierte, zuverlässige Arbeitsweise