Wir suchen studentische Hilfskräfte (m/w/d) für das Spitzenprojekt "NEXT-G" zu KI-nativen 5G+/6G-Netzen mit Fokus auf Explainable AI (XAI), Vertrauenswürdigkeit und Open Radio Access Networks (O-RAN). Das Projekt adressiert hochkritische Verticals wie Gesundheitswesen (Tele-/Robotik-OPs), Smart Factories und Robotik/Autonome Systeme:

• 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.

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

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Osman Tugay Basaran - basaran@tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: vom 01.01.2026 befristet zum 31.12.2027
Bewerbung an: petra.hutt@tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.