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Forschung zur Fehlerlokalisierung in Spannungsnetzen und Integration heterogener Sensordaten in 5G-Netzwerke am Forschungsinstitut für cyber-physische Systeme. M.Sc. Studium in Informatik oder Elektrotechnik erforderlich, Linux-Erfahrung von Vorteil. Veröffentlichung von Forschungsartikeln möglich.
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Tipps für deine Bewerbung
Anforderungen
- M.Sc. Studium Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbar
- Erfahrung in der Softwareentwicklung
- Wünschenswert: Linux-Erfahrung
- Kenntnisse in neuronalen Netzen und maschinellem Lernen
- Selbstmotivierte und strukturierte Arbeitsweise
- Gute Englischkenntnisse
- Wünschenswert: Deutschkenntnisse
- Verfügbarkeit für die Arbeit vor Ort
Aufgaben
- Aktuelle Literatur zu Graph Neural Networks recherchieren
- Methoden zur Fehlerlokalisierung in Spannungsnetzen erweitern
- Simulationen und Training via Cloud Computing skalieren
- Skriptlösungen zur Optimierung von Datenpipelines entwickeln
- Daten heterogener Sensoren in 5G-Netzwerke integrieren
- GNN-Modelle für vorausschauende Wartung verbessern
- Flusstopologie und Umweltmessungen in Ausbreitungsmodelle integrieren
- Code-Versionierung und Issue-Management mit Git durchführen
- Neue Verfahren und ML-Modelle trainieren und mitentwickeln
- Forschungsarbeiten mitverfassen und bei der Verbreitung unterstützen
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Internationales und dynamisches Arbeitsumfeld
- Flexible Arbeitszeiten
- Verkehrsgünstiger Standort
- Forschung zu anspruchsvollen Themen
- Erstellung und Veröffentlichung von Forschungsartikeln
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens fortiss erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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The company is a research institute for software-intensive systems, focusing on reliable, secure cyber-physical systems.
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