Dein Plus: Erste Praxiserfahrungen im Umgang mit fachspezifischen Berechnungs- und Simulationsprogrammen (z. B. LINEAR, SOLAR-COMPUTER) Flexibilität, die zu Dir passt : Vertrauensarbeitszeit, flexible Arbeitszeiten, Teilzeitmodelle und die Möglichkeit, mobil zu arbeiten – in enger Absprache mit Deinem Vorgesetzten gestaltest Du Deinen Arbeitstag.
Dein Plus: Erste Praxiserfahrungen im Umgang mit fachspezifischen Berechnungs- und Simulationsprogrammen (z. B. LINEAR, SOLAR-COMPUTER) Flexibilität, die zu Dir passt : Vertrauensarbeitszeit, flexible Arbeitszeiten, Teilzeitmodelle und die Möglichkeit, mobil zu arbeiten – in enger Absprache mit Deinem Vorgesetzten gestaltest Du Deinen Arbeitstag.
Wir suchen einen Postdokroand/eine Postdoktorandin in einem der folgenden Bereiche: Künstliche Intelligenz für drahtlose Kommunikation Nicht-terrestrische Kommunikationsnetze (NTN) Semantische Kommunikation Drahtlose Lokalisierung und Tracking Spectrum Management Ihr Profil Sie verfügen über ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) und eine abgeschlossene Promotion in Elektrotechnik und Informationstechnik, Informatik, Computer Engineering oder einer verwandten Disziplin. Veröffentlichungen in hochrangigen Zeitschriften und Konferenzen. sehr gute Kenntnisse im Bereich der Mobilkommunikation, drahtlose Kommunikationsnetze und -protokolle, und Kommunikationstheorie. sehr gute Kenntnisse in C/C++, Python, Matlab. praktische Erfahrung mit Nezwerksimulatoren, z.B. ns-3. praktische Erfahrung mit mindestens einer der SDR-Plattformen ist von Vorteil.
Wir suchen einen Postdokroand/eine Postdoktorandin in einem der folgenden Bereiche: Künstliche Intelligenz für drahtlose Kommunikation Nicht-terrestrische Kommunikationsnetze (NTN) Semantische Kommunikation Drahtlose Lokalisierung und Tracking Spectrum Management Ihr Profil Sie verfügen über ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) und eine abgeschlossene Promotion in Elektrotechnik und Informationstechnik, Informatik, Computer Engineering oder einer verwandten Disziplin. Veröffentlichungen in hochrangigen Zeitschriften und Konferenzen. sehr gute Kenntnisse im Bereich der Mobilkommunikation, drahtlose Kommunikationsnetze und -protokolle, und Kommunikationstheorie. sehr gute Kenntnisse in C/C++, Python, Matlab. praktische Erfahrung mit Nezwerksimulatoren, z.B. ns-3. praktische Erfahrung mit mindestens einer der SDR-Plattformen ist von Vorteil.
Du interessierst dich besonders für: Computer Vision. Action Recognition und Human Pose Estimation. Deep Learning (z. B. CNNs, Transformer-basierte Architekturen). Verarbeitung und Analyse von Video- und Bilddaten.
Du interessierst dich besonders für: Computer Vision. Action Recognition und Human Pose Estimation. Deep Learning (z. B. CNNs, Transformer-basierte Architekturen). Verarbeitung und Analyse von Video- und Bilddaten.
Ihr Profil Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) der Fachrichtung Informatik, Computer Engineering Science (CES), Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Programmiererfahrung in C++, C#, Python, JavaScript oder vergleichbar • Grundkenntnisse in den Bereichen Edge-/Cloud-Computing, Containervirtualisierung bzw.
Ihr Profil Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) der Fachrichtung Informatik, Computer Engineering Science (CES), Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Programmiererfahrung in C++, C#, Python, JavaScript oder vergleichbar • Grundkenntnisse in den Bereichen Edge-/Cloud-Computing, Containervirtualisierung bzw.
Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).
Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).