Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit

Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Institut für Telekommunikationssysteme / Architekturen der Vermittlungsknoten

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit

Über uns

Am Fachgebiet Architekturen der Vermittlungsknoten ist folgende Stelle ab dem zu besetzen: Wissenschaftliche Mitarbeit für das Projekt AI4Open6GNet. Das Projekt wird im Rahmen einer internationalen Kooperation zwischen Deutschland und Südafrika gefördert und verfolgt das Ziel, KI‑gestützte Mechanismen für nachhaltige, resiliente und inklusive 5G/6G‑Netze zu entwickeln. Im Mittelpunkt stehen die Erweiterung und Integration von Open‑Source‑Mobilfunktechnologien sowie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Automatisierung, Optimierung und energieeffizienten Gestaltung moderner Mobilfunknetze. Die Projektarbeit verbindet Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten in Deutschland und Südafrika und leistet Beiträge zu offenen, interoperablen und zukunftsfähigen Netzarchitekturen, die sowohl technologische Souveränität als auch gesellschaftliche Prioritäten wie Nachhaltigkeit, digitale Teilhabe und robuste Kommunikationsinfrastrukturen unterstützen.

Ihre Aufgaben

• Untersuchung des Stands der Technik bei virtualisierten Open Source (O)RAN, CORE und SMO Komponenten
• Installation und Integration der verfügbaren RAN, CORE, SMO Komponenten in verschiedenen sinnvollen Kombinationen in skalierbaren Edge/Cloudinfrastrukturen und Erstellung von reproduzierbaren Blaupausen/Blueprints für private Ende‑zu‑Ende (E2E) 5G/6G Testbeds
• Anpassung und Erweiterung dieser E2E Netze mit Blick auf dedizierte Endgeräte und Anwendungen zur Erstellung von Blaupausen/Blueprints für verschiedene 5G/6G Anwendungen, z. B. Sicherheitsdienste (MCX), Landwirtschaft, eHealth, etc.
• Integration von KI‑Funktionen/Algorithmen zur Netzautomatisierung (Planung, Installation, Betrieb und Optimierung zur Laufzeit) mit Blick auf Intent‑based Management
• Implementierung praktischer Validierungswerkzeuge auf Basis von Drittanbietersoftware
• Validierung der neu entwickelten Konzepte und Mechanismen in Deutschland und Südafrika
• Präsentation der Projektergebnisse auf internationalen und nationalen Fachkonferenzen

Eine aus der Arbeit resultierende Doktorarbeit ist möglich.

Ihr Profil

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik oder gleichwertig
• Solide Grundlagen des verteilten Rechnens und der Vernetzung
• Fundiertes Wissen zu 5G/6G‑Architekturen, Kenntnisse der 3GPP‑Standards, ORAN‑Architektur und SMO‑Konzepten
• Grundlagen in Machine Learning (z. B. Reinforcement Learning, Anomaly Detection), Erfahrung mit KI‑Frameworks (PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn), Verständnis von Intent‑based Networking, Fähigkeit, KI‑Algorithmen in Netzautomatisierungsketten zu integrieren
• Erfahrung mit Telemetrie‑Stacks (Prometheus, Grafana, Kafka)
• Erfahrung mit mindestens einem Open‑Source‑Mobilfunk‑Stack (Open5GS, srsRAN, OAI, free5GC), Fähigkeit zur Integration von RAN‑ und Core‑Komponenten
• Erfahrung mit Containerisierung (Docker), Kubernetes‑basierten Orchestrierungen
• Erfahrung mit Ansible oder Terraform für Infrastructure‑as‑Code
• Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit Linux‑Systemen
• Gute Kenntnisse in Software‑Netzwerken und in Kommunikationssystemen
• Praktische Kenntnisse in der Entwicklung von Prototypen
• Debugging von Netzwerk‑ und Softwareproblemen, Nutzung von Analyse‑Tools (Wireshark, tcpdump, iperf)
• Gute Kenntnisse in C/C++, Go, Python
• Fähigkeit zum wissenschaftlichen Schreiben erwünscht
• Gute Deutsch‑ und/oder Englischkenntnisse sind erforderlich; Bereitschaft, die fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
• Erfahrung mit MCX‑Diensten (Mission Critical Services) und Session‑Initiation‑Protocol‑basierte Kommunikationsarchitektur erwünscht
• Kenntnisse in eHealth, Landwirtschaft, Smart City oder anderen 5G/6G‑Use‑Cases erwünscht
• Erfahrung mit internationalen Testbeds (z. B. Slices RI) erwünscht
• Erfahrung mit Machine Learning (PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn) erwünscht
• Kenntnisse in Intent‑based Networking erwünscht
• Grundkenntnisse in Cloud‑Infrastrukturen (OpenStack oder vergleichbar) erwünscht
• Erfahrung mit Drittanbieter‑Software zur Netzvalidierung erwünscht
• Erfahrung in BMBF‑ oder EU‑Forschungsprojekten erwünscht

Wir bieten

Sie arbeiten in einem dynamischen, innovationsgetriebenen Umfeld in enger Kooperation mit führenden Forschern*innen im Bereich softwarebasierter Netze sowie nationalen und internationalen Forschungs‑ und Entwicklungseinrichtungen. An der Technischen Universität Berlin erwartet Sie ein exzellentes wissenschaftliches Arbeitsumfeld an einer renommierten, global vernetzten technischen Universität. Wir bieten Ihnen ein offenes, wertschätzendes Kommunikationsklima, vielfältige Gestaltungsmöglichkeiten sowie flexible Arbeitszeiten zur optimalen Vereinbarkeit von Beruf und Familie.

EEO Statement

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. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.