wissenschaftliche/r Mitarbeiter*in - IW (Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in)

Kurzbeschreibung der Position

Das Projekt, gefördert durch die Carl-Zeiss-Stiftung, soll den Energieverbrauch von 5G- und 6G-Campusnetzen deutlich reduzieren. Hierzu werden neue Konzepte zur energieeffizienten Nutzung, Netzsteuerung und Architektur entwickelt und anschließend im 6G Forschungsnetz der Hochschule Koblenz praktisch erprobt.

Hauptaufgaben

• Entwicklung eines Ansatzes zur Vermessung des Energieverbrauchs von 5G/6G-Campusnetzen
• Umsetzung des Messkonzepts im 6G Forschungsnetz der Hochschule und in produktiven Campusnetzen der Industriepartner
• Einsatz und Nutzung von ML-Methoden zur Vorhersage des Energieverbrauchs und zur Identifikation von Energieverbrauchsmustern mit wenigen Messpunkten nach dem Prinzip des non-intrusive load monitoring („NILM“)
• Analyse der Energieflüsse in Campusnetzen (z. B. RAN, Transport, Core, Energieversorgung)
• Entwicklung, Bewertung und Umsetzung von Konzepten für energieoptimierte Netzarchitekturen & Versorgungsstrukturen sowie zur Steuerung und Beeinflussung des Energieverbrauchs
• Planung, Vorbereitung und Durchführung der Projektaufgaben inklusive der anfallenden administrativen Projekt-tätigkeiten
• Bearbeitung und Weiterentwicklung des Projektes durch eigenständige Forschungsaktivitäten
• Kommunikation und Präsentation der Ergebnisse durch Verfassen von wissenschaftlichen Texten, Veröffentlichungen und Vorträgen auf Fachtagungen

Qualifikationen und Fähigkeiten

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich der Elektrotechnik, Informationstechnik, Kommunikationstechnik, Technischer Informatik oder einem vergleichbar technischen Studiengang
• Fundierte Kenntnisse in Elektrotechnik sowie Grundlagen in der Mobilfunk- und Kommunikationstechnik
• Programmierkenntnisse in C/C++, Python, Mathlab oder vergleichbar
• Interesse an Forschung im Bereich Campus- und Mobilfunknetze, Energieeffizienz und intelligenter Netzsteuerung
• Gute mündliche und schriftliche Sprachkenntnisse in Englisch
• Erfahrung in der Datenanalyse oder Machine Learning (Regression, Zeitreihen-Analyse, PyTorch, Zeitreihendatenbanken) von Vorteil
• Kenntnisse zu 3GPP Mobilfunkstandards, Campus- oder Computernetzen sowie erste Erfahrungen mit Mess-, Sensor- oder Labortechnik sowie Energie- oder Leistungsmesstechnik wünschenswert

Arbeitsort / Rahmenbedingungen

• 30 Tage Urlaub pro Jahr und Möglichkeit zum Sabbatical
• Angebote Cafeteria und Mensa
• Arbeit in einer modernen und vielfältigen Hochschule
• Jahressonderzahlung, vermögenswirksame Leistung und betriebliche Altersvorsorge
• diverse Angebote der Personalentwicklung zur beruflichen Qualifizierung
• flexible Arbeitszeiten ohne Kernzeiten sowie Teilzeitangebote
• gute Verkehrsanbindung
• mobiles Arbeiten bis zu 40 %
• strukturiertes Onboarding-Konzept
• zahlreiche Angebote zu Familie und Gesundheit