Wir suchen:
In der Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät, ETI, Embedded Systems, suchen wir eine/n wissenschaftliche/n MItarbeiter/in zum 01.02.2026 zu folgenden Konditionen:
1. 50% = 19,92 Stunden
2. Entgeltgruppe 13 TV-L
3. befristet bis30.11.2028
Ihre Aufgaben:
4. Entwicklung von KI-Algorithmen für die Echtzeit-Fehlererkennung, Fehlerklassifizierung und Ausfallmodusvorhersage in verteilten Lade- und Energiemanagementumgebungen im Rahmen des Forschungsprojekts BANNER
5. Untersuchung von Fehlertoleranz- und Fehlerbehebungsmechanismen für dezentrale Edge-KI-Hardware/Software.
6. Mitwirkung an der Entwicklung und Bewertung von Planungsalgorithmen für virtualisierte oder verteilte KI-Ressourcen unter unterschiedlichen Last-, Latenz- und Ausfallbedingungen.
7. Erstellung und Test eines Szenariogenerators für Fehlermodi auf Hardware- und Softwareebene (z. B. Bitflips, Speicherkonflikte, Nichtreagieren von Knoten).
8. Unterstützung der Integration und Demonstration der entwickelten KI-Techniken im Rahmen des BANNER-Projekts für die bidirektionale Verbindung von Nutzfahrzeugen zur Erhöhung der Netzstabilität und Effizienz
Ihr Profil:
9. Master-Abschluss in Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik oder einem verwandten Fachgebiet.
10. Kenntnisse über KI-/ML-Methoden und -Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow).
11. Grundlegendes Verständnis von eingebetteten Systemen und Kommunikationsprotokollen (TCP, UDP; TSN wünschenswert).
12. Vertrautheit mit Fehlererkennung, Systemzuverlässigkeit oder Techniken zur Fehlerbehebung.
13. Ausgeprägte Programmierkenntnisse (C/C++, Python; Hardwarebeschreibungssprachen wie HLS oder VHDL sind von Vorteil).
14. Motivation, einen Doktortitel anzustreben und einen Beitrag zur angewandten KI-Forschung zu leisten.
15. Ausgezeichnete Englischkenntnisse.
Unser Angebot:
16. Förderung der eigenen wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifikation gemäß dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z. B. Promotion)
17. Vielfältige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und einen sichtbaren Beitrag im Forschungs- und Lehrumfeld zu leisten
18. Ein modernes Verständnis von Führung und Zusammenarbeit
19. Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm
20. Gesundheitsmanagement mit einem breiten Angebot an Präventions- und Beratungsleistungen