About this role
Summary: Develop and evaluate deep learning models for radio signal recognition and processing. Analyze IQ data and spectrograms using DSP and ML methods, build training datasets, and implement algorithms on SDR platforms while collaborating with cross-functional teams.
Deine Aufgaben
- Entwickle, trainiere und evaluiere Deep-Learning-Modelle (z. B. CNNs, RNNs, Transformer) zur Erkennung, Klassifikation und Charakterisierung von Funksignalen, einschließlich Modulations- und Emittererkennung
- Verarbeite und analysiere IQ-Daten, Spektrogramme und weitere RF-Repräsentationen mit klassischen DSP-Verfahren und datengetriebenen Methoden
- Erforsche neue Ansätze zur Signaldetektion in verrauschten, überlagerten oder ressourcenbeschränkten Umgebungen, z. B. bei niedrigem SNR oder breitbandigem Spectrum Sensing
- Baue Trainingsdatensätze auf, kuratiere und augmentiere sie und nutze synthetische Signaldaten sowie Verfahren der Domänenadaption
- Setze Algorithmen prototypisch auf Software-Defined-Radio-Plattformen (SDR) und mit entsprechenden Frameworks um, validiere sie und arbeite eng mit Teams aus Signalverarbeitung, Softwareentwicklung und Systemtechnik an praxistauglichen Lösungen
- Dokumentiere deine Ergebnisse in technischen Berichten und behalte aktuelle Forschungstrends im Blick, um ihre Relevanz für deine Arbeitsgebiete einzuschätzen
Das bringst du mit
- Ein abgeschlossenes Masterstudium oder eine Promotion in Elektrotechnik, Nachrichtentechnik, Informatik, Physik, angewandter Mathematik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
- Du bringst fundiertes Know-how in Machine Learning und Deep Learning mit, aus eigenen Projekten, Publikationen oder praktischer Erfahrung
- Python ist dein Ding und du hast Erfahrung mit gängigen Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
- Du verstehst die digitale Signalverarbeitung und kennst dich mit Fourier-Analyse, Filterung, Abtastung und Modulationsverfahren aus
- Der Umgang mit großen, verrauschten oder unstrukturierten Datensätzen ist dir vertraut. Außerdem kommunizierst du sicher auf Deutsch und Englisch
- Du denkst analytisch, arbeitest wissenschaftlich präzise und hast Lust, eigene Forschungsfragen selbstständig voranzutreiben
Kontaktdetails
Wir freuen uns auf deine Bewerbung mit Lebenslauf, relevanten Zeugnissen sowie – sofern vorhanden – einer Übersicht deiner Publikationen oder Projekte. Bei Fragen zur Stelle stehen wir dir gerne zur Verfügung.
Bei Fragen zu deiner Bewerbung, melden dich bitte hier: Bewerbung@PLATH.de