Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für Reinforcement Learning und Optimierung von DIL-Funknetzen (all genders)

An unserem Standort in Wachtberg suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für Reinforcement Learning und Optimierung von DIL-Funknetzen. Die Abteilung »Informationstechnik für Führungssysteme« (ITF) erforscht, entwickelt und erprobt innovative Lösungen für die Informationsverarbeitung in komplexen Führungsprozessen. Unsere Forschungsschwerpunkte sind Architekturen, Interoperabilitätslösungen und Informationsauswertung für verteilte, heterogene Führungs- und Entscheidungsunterstützungssysteme. Ziel ist es, Informationsüberlegenheit für eigene Kräfte zu schaffen und die Bundeswehr, Behörden und Organisationen der zivilen Sicherheit, sowie kritische Infrastrukturen auf diese Weise zu unterstützen. Gestalte die Zukunft militärischer Funknetze mit Reinforcement Learning und KI - forsche mit uns am Fraunhofer FKIE für innovative Lösungen! Was du bei uns tust Erforschung, Entwicklung und Anwendung von Reinforcement Learning-Algorithmen, insbesondere Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Cross-Layer-Optimierung von militärischen DIL-Funknetzen (Disconnected, Intermittent, Limited), Führungs­systemen und taktischen Routern Integration und Evaluation der entwickelten Lösungen in unserem realitätsnahen Testbed mit militärischen Führungssystemen, taktischen Routern und Cross-Layer-Komponenten Enge Zusammenarbeit im Team mit Freiraum für eigene Ideen und kreative Lösungsansätze Was du mitbringst Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik oder einer verwandten Fachrichtung Gute Kenntnisse in maschinellem Lernen / Künstlicher Intelligenz (z. B. PyTorch, JAX, TensorFlow, MLFlow, WandB) Interesse an Netzwerkkommunikation und modernen Systemarchitekturen Freude an forschungsnaher Entwicklung und Prototyping Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Du arbeitest selbstständig, kreativ und lösungsorientiert und bringst deine Ideen engagiert ins Team ein. Was du erwarten kannst Als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in bist du bei uns Teil eines engagierten und kollegialen Teams, das dich bereits während der Einarbeitung umfassend unterstützt. Am Fraunhofer FKIE leben wir eine familienfreundliche und internationale Kultur. Wir bieten die Möglichkeit flexibler Arbeitszeiten und mobilen Arbeitens, um individuelle Anliegen zu berücksichtigen. Wir bieten Dir persönliche Entwicklungsmöglichkeiten durch Weiterbildungs­maß­nahmen, eine betriebliche Altersvorsorge (VBL) sowie Zugang zu einem vergünstigten Deutschland-Jobticket. Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Welt­anschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet. Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren. Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Weg­weiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestal­tung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. Haben wir dein Interesse geweckt? Dann bewirb dich jetzt online mit deinen aussagekräftigen Bewerbungs­unterlagen. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen! Fragen zu dieser Position beantwortet gerne: Norman Jansen Telefon: Fraunhofer-Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie FKIE Kennziffer: 81275Informatik Wissenschaftlicher Mitarbeiter, wissenschaftliche Mitarbeiterin Lehre & Forschung, Wissenschaft IT, EDV, Telekommunikation Forschungseinrichtung Teilzeit Vollzeit