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Of­f­re 141 sur 601 du 15/09/2021, 14:48

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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Elek­tro­tech­nik und Infor­ma­tik - Insti­tut für Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme

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

unter dem Vor­be­halt der Mit­tel­be­wil­li­gung; Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Den aus­ge­wähl­ten Bewer­ber*innen wird die Mög­lich­keit zur Mit­ar­beit in einer reich­hal­ti­gen inter­dis­zi­pli­nä­ren For­schungs­um­ge­bung gebo­ten. Es besteht gro­ßes Poten­zial für wir­kungs­volle Akti­vi­tä­ten in der Tech­no­lo­gie­ent­wick­lung, in Indus­trie­ko­ope­ra­tio­nen und Initia­ti­ven in der Lehre. Es wird erwar­tet, dass sie ein eigen­stän­di­ges For­schungs­pro­gramm hin­sicht­lich der For­schungs­the­men des TUB-Hua­wei Joint Inno­va­tion Cen­ter (WJIC Pro­jekt 2, PI Prof. Caire), das sich auf inno­va­tive Lösun­gen für zukünf­tige draht­lose Kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme jen­seits von 5G kon­zen­triert, ent­wi­ckeln. Der Schwer­punkt die­ses For­schungs­pro­jek­tes liegt bei den The­men intel­li­gente rekon­fi­gu­rier­bare Ober­flä­chen für Over-the-Air-Beam­forming, RF-pho­to­ni­sche Imple­men­tie­rung von ener­gie­ef­fi­zi­en­tem Beam-forming für sehr hohe Fre­quen­zen (von mmWaves bis Sub-THz), sowie die damit ver­bun­dene Sys­tem­op­ti­mie­rung, und infor­ma­ti­ons­theo­re­ti­sche Ana­lyse. Es wer­den dabei Algo­rith­men berück­sich­tigt, die auf Deep-Lear­ning-Tech­ni­ken basie­ren, daher sind Vor­kennt­nisse im Bereich Deep Lear­ning sehr will­kom­men.

Eine Pro­mo­tion zu einem pro­jekt­be­zo­ge­nen Thema ist vor­ge­se­hen und wird fach­lich von Prof. Caire beglei­tet.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) in einem For­schungs­ge­biet der tech­ni­schen Infor­ma­ti­ons­wis­sen­schaf­ten, z.B. Infor­ma­tion Theory, Com­mu­ni­ca­tion Sys­tems and Net­works, Chan­nel Coding, Source Coding, Sta­tis­ti­cal Signal Pro­ces­sing, Machine Lear­ning, Com­mu­ni­ca­tion/ Com­pu­ter Net­wor­king, Con­tent Dis­tri­bu­tion Net­works und Caching, Con­vex/Com­bi­na­to­rial Opti­mi­za­tion, Graph Theory und Sto­chastic Geo­me­try.

Bewer­ber*innen müs­sen eine solide Erfolgs­bi­lanz in einem oder meh­re­ren For­schungs­fel­dern des Fach­ge­bie­tes haben. Wei­ter­hin müs­sen sie über aus­ge­zeich­nete münd­li­che und schrift­li­che Kom­mu­ni­ka­ti­ons­fä­hig­kei­ten in eng­li­scher Spra­che ver­fü­gen. Sprach­fä­hig­kei­ten in Deutsch wären vor­teil­haft.

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre Bewer­bung sen­den Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (zusam­men­ge­fasst in einem PDF-Doku­ment, max. 5 MB) aus­schließ­lich per E-Mail an: jana.hantke@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.

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakul­tät IV, Insti­tut für Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­teme, Prof. Caire, Sekr. HFT 6, Ein­stein­ufer 25, 10587 Ber­lin