Studentische Hilfskraft im Bereich ML-basierte Optimierung von Videoservices in Funknetzwerken (m/w/d)
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Einführung
Als studentische Hilfskraft im Bereich ML-basierte Optimierung von Videoservices in Funknetzwerken bei der Fraunhofer-Gesellschaft wirst du verschiedene Machine Learning-basierte Ansätze für die Optimierung von Videoservices in DIL-Netzen untersuchen und weiterentwickeln. Du wirst an einem Testbed für DIL-Netze arbeiten und dich mit der semantischen Kompression von Videos sowie der Standardisierung von Technologien wie Videocodecs befassen. Ideale Rahmenbedingungen für Praxiserfahrungen neben dem Studium und flexible Arbeitszeiten werden geboten.
Aufgaben
- Untersuchung von ML-basierten Ansätzen zur Optimierung von Videoservices in Funknetzwerken
- Weiterentwicklung von bestehenden Ansätzen zur semantischen Kompression von Videos
- Integration von Komponenten in ein Testbed für DIL-Netze
- Teilnahme an einer NATO-Forschungsgruppe zur Standardisierung von Technologien
Voraussetzungen
- Studium in Informatik oder vergleichbarer Studienrichtung
- Interesse an maschinellem Lernen und Funknetzwerken
- Kenntnisse in ML/KI (z.B. pyTorch, TensorFlow)
- Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Technologien
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- Selbstständigkeit, Kreativität, Neugierde
Benefits
- Praxiserfahrungen neben dem Studium
- Möglichkeit zur Durchführung der studentischen Abschlussarbeit
- Einblick in Forschung und Entwicklung von KI-Systemen
- Flexible Arbeitszeiten
- Vielfalt der Kompetenzen wird geschätzt
Verweise auf baito
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