Die Forschungsgruppe Channel State Information (CSI) erforscht die Übertragungscharakteristika von Kommunikationskanälen wie sie z. B. bei der W-LAN (IEEE 802.11) Kommunikation benutzt werden. Die feingranularen Daten, die dabei anfallen, ermöglichen vielfältige, praktische Anwendungen u.a.
Lokalisierung, Erkennung von Aktivitäten (Human Activity Recognition), 3D Pose Recognition einschl. Skeletonmodelling. So können u.a. handelsübliche W-LAN Router zur Sturzerkennung im Kontext von Ambient Assisted Living (AAL) oder zur Gestenerkennung eingesetzt werden. In der Forschungsgruppe CSI arbeiten wir interdisziplinär mit dem Mixed Reality Labor und benachbarten Forschungsgruppen wie Internet of Things und Human Activity Recognition aus anderen (Fach-) Bereichen zusammen, um praktische Anwendungen von CSI zu realisieren. Dabei werden neben traditionellen Algorithmen der Signaltheorie vor allem Verfahren des Maschinellen Lernens eingesetzt, u.a. Supervised (Deep) Learning einschl. CNN/LSTM und Transformer Architekturen.
Wir suchen zeitnah für zunächst drei Jahre eine/n
Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in (m/w/d) im Forschungsprojekt „CSI“, Promotionsstelle zum Thema „Human Activity Recognition and Channel State Information“, Kennziffer 166/2022
für ein Promotionsvorhaben im Bereich CSI.
Ihr Profil
Neben einem Diplom oder Masterabschluss (oder bald anstehenden Abschluss) in der Informatik oder verwandten Bereichen --Absolventen der E--Technik sind ausdrücklich aufgerufen sich zu bewerben! -- besitzen Sie Kenntnisse im Bereich Mathematik (Ingenieurmathematik, Statistik, Numerik) sowie fundierte Erfahrung in mindestens einer einschlägigen Programmiersprache (bspw. C/C++, Python).
Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning (PyTorch, Tensorflow usw.) und Kenntnisse der Signaltheorie sind von Vorteil, aber nicht Voraussetzung.
Die Vergütung erfolgt bis zur Entgeltgruppe 13 TV-Hessen.
Weitere Details entnehmen Sie der beigefügten internen Stellenausschreibung (Kennziffer 166/2022).
Die Hochschule tritt für die Erhöhung des Beschäftigungsanteils von Frauen ein und fordert daher nachdrücklich Frauen zur Bewerbung auf. Menschen mit Behinderungen werden im Rahmen der geltenden Bestimmungen bevorzugt berücksichtigt.
Bewerbungen mit den üblichen aussagefähigen Unterlagen (bitte in einer PDF-Datei zusenden) sind bis zum 28.11.2022 unter Angabe der Kenziffer per E-Mail erbeten an: bewerbungen@hr.fra-uas.de.
Für Fragen zu dieser Stelle steht ich Ihnen per E-Mail unter jschaefer@fb2.fra-uas.de gerne zur Verfügung.