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Angebot 72 von 83 vom 10.11.2021, 10:16

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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme / FG Pho­to­ni­sche Kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung; Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

For­schungs- und Ent­wick­lungs­auf­ga­ben im Rah­men des BMBF-Pro­jekts "6G Rese­arch and Inno­va­tion Clus­ter (6G-RIC)" in Koope­ra­tion mit dem Fraun­ho­fer Insti­tut für Nach­rich­ten­tech­nik, Hein­rich-Hertz-Insti­tut, HHI.

Am Lehr­stuhl PKS (Pho­to­ni­sche Kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme) unter der Lei­tung von Prof. Freund kon­zen­trie­ren wir uns auf die Erfor­schung und Ent­wick­lung neuer Tech­no­lo­gien für zukünf­tige Genera­tio­nen von leis­tungs­fä­hi­gen opti­schen Über­tra­gungs­sys­te­men. Im Vor­der­grund steht dabei die Ent­wick­lung neu­ar­ti­ger pho­to­ni­scher Tech­no­lo­gien zur Signal­ver­ar­bei­tung (Neu­ro­mor­phic Com­pu­ting) und deren Anwen­dung in künf­ti­gen Kom­mu­ni­ka­ti­ons­net­zen (6G Tech­no­lo­gie).

Aufgabenbeschreibung:

Die Tätig­kei­ten umfas­sen die For­schung und Ent­wick­lung (F&E) auf dem Gebiet der opti­schen Nach­rich­ten­tech­nik mit dem Schwer­punkt auf pho­to­ni­sche Tech­no­lo­gien zur Signal­ver­ar­bei­tung (Neu­ro­mor­phic Com­pu­ting). Ziel der Tätig­keit ist die Unter­stüt­zung beim Auf- und Aus­bau des The­men­fel­des „Next-Genera­tion Com­pu­ting Plat­forms and Signal Pro­ces­sing“ an der Schnitt­stelle zu opti­schen Kom­mu­ni­ka­ti­ons­net­zen. Die Tätig­keit beinhal­tet neben der Pla­nung, Durch­füh­rung und Aus­wer­tung von Simu­la­tio­nen und Mes­sun­gen an Kom­po­nen­ten, Sub­sys­te­men und Sys­te­men ins­be­son­dere auch die Unter­stüt­zung bei der Akqui­si­tion von Pro­jek­ten in die­sen Berei­chen.

Die Unter­stüt­zung bei der Akqui­si­tion beinhal­tet auch das Ent­wi­ckeln von Pro­jekt­ideen, Unter­stüt­zung beim Schrei­ben von Pro­jekt­an­trä­gen im The­men­feld, beim Schrei­ben von Patent­an­trä­gen und bei der Demons­tra­tion der ent­wi­ckel­ten Tech­no­lo­gien auf Aus­stel­lun­gen und gegen­über Pro­jekt­part­nern. Wei­ter­hin die Prä­sen­ta­tion der F&E-Ergeb­nisse in Form von Pro­jekt­be­rich­ten, Prä­sen­ta­tio­nen und Zeit­schrif­ten­bei­trä­gen. Zur Tätig­keit gehört eben­falls die Betreu­ung von Mas­ter- und Bache­lor­ar­bei­ten.

Erwartete Qualifikationen:

  • erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) auf dem Gebiet der Elek­tro­tech­nik, Nach­rich­ten­tech­nik oder ver­wand­ter Gebiete.
  • Sehr gute Kennt­nisse der opti­schen Nach­rich­ten­tech­nik, ins­be­son­dere von kohä­ren­ten Über­tra­gungs­sys­te­men und Erfah­rung in der Durch­füh­rung von Simu­la­tio­nen und expe­ri­men­tel­len Arbei­ten an sol­chen Sys­te­men
  • Erfah­rung in der Cha­rak­te­ri­sie­rung und Model­lie­rung von Kom­po­nen­ten und Sub­sys­te­men der opti­schen Über­tra­gungs­tech­nik und im Bereich Neu­ro­mor­phic Com­pu­ting
  • Gute Kennt­nisse von Algo­rith­men zur digi­ta­len Signal­ver­ar­bei­tung (DSP) für digi­tal-kohä­rente Über­tra­gung
  • Gute Kennt­nisse in der Pro­gram­mie­rung mit Mat­lab und Python
  • Gute Kennt­nisse im Umgang mit VPI­pho­to­nics / VPI­trans­mis­si­onMa­ker
  • Eng­lisch flie­ßend in Wort und Schrift
  • Gute Deutsch­kennt­nisse bzw. die Bereit­schaft diese zu erler­nen

Wün­schens­werte Kennt­nisse
  • Gute Kennt­nisse in „Deep Lear­ning Frame­works“ wie PyTorch und Ten­sor­Flow
  • Gute Kennt­nisse in „Machine Lear­ning Libra­ries“ wie Pan­das, Sci­kit-learn und Numpy

Hinweise zur Bewerbung:

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (in einem PDF-Doku­ment, max. 5 MB) aus­schließ­lich per E-Mail an Herrn Prof. Dr. Freund unter ronald.freund@tu-berlin.de.
Mit der Abgabe einer Online­be­wer­bung geben Sie als Bewer­ber*in Ihr Ein­ver­ständ­nis, dass Ihre Daten elek­tro­nisch ver­ar­bei­tet und gespei­chert wer­den. Wir wei­sen dar­auf hin, dass bei unge­schütz­ter Über­sen­dung Ihrer Bewer­bung auf elek­tro­ni­schem Wege keine Gewähr für die Sicher­heit über­mit­tel­ter per­sön­li­cher Daten über­nom­men wer­den kann. Daten­schutz­recht­li­che Hin­weise zur Ver­ar­bei­tung Ihrer Daten gem. DSGVO fin­den Sie auf der Web­seite der Per­so­nal­ab­tei­lung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direkt­zu­gang: 214041.

Zur Wah­rung der Chan­cen­gleich­heit zwi­schen Frauen und Män­nern sind Bewer­bun­gen von Frauen mit der jewei­li­gen Qua­li­fi­ka­tion aus­drück­lich erwünscht. Schwer­be­hin­derte wer­den bei glei­cher Eig­nung bevor­zugt berück­sich­tigt. Die TU Ber­lin schätzt die Viel­falt ihrer Mit­glie­der und ver­folgt die Ziele der Chan­cen­gleich­heit.