Muss-Kriterien: Sehr gute Python-Kenntnisse Sicherer Umgang mit C/C++, Linux, Docker und Git Grundverständnis im Bereich AI/ML (Train/Val/Test, Metriken) und drahtloser Netze (5G/6G Basics) GPU-Know-how (CUDA/TensorFlow/PyTorch) oder Kenntnisse im Bereich Performance-Optimierung Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben Kann-Kriterien: Erste Erfahrungen im Bereich 6G, AI und XAI/Trustworthy AI für Gesundheitswesen, Industrie 4.0 oder Robotik Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Industriepartnern (Huawei) und zum sorgfältigen Umgang mit Code-/Datenrichtlinien Strukturierte, zuverlässige Arbeitsweise Teamfähigkeit

Unterstützung bei der Entwickeln und Evaluierung von KI/XAI-Modulen (z. B. Ressourcenallokation, Anomalieerkennung) (40%) Unterstützung bei der Integration als xApps/rApps in O-RAN-Workflows (30%) Unterstützung bei der Nutzung von GPU-Beschleunigung (z. B. NVIDIA DGX Spark) für Simulation, Training und Low-Latency-Inference (30%) Besonders attraktiv: Das Projekt entsteht in Kollaboration mit Huawei (Munich Research Center). Sie erhalten Industrie-Mentoring, Einblicke in reale Anforderungen und die Chance, Forschungsergebnisse mit Industriepartnern zu validieren.