Nokia sucht einen motivierten Studenten für eine Masterarbeit im Bereich KI/ML-Algorithmen für Netzwerksensorik am Standort München. Der Fokus liegt auf der Analyse und dem Design von Systemarchitekturen für die Integration von KI/ML in ISAC-Architekturen (Integrated Communications and Sensing) im Kontext von 6G-Netzwerken. Der Kandidat wird an zukunftsweisenden Projekten mitarbeiten und praktische Erfahrungen in einem wissenschaftlichen Umfeld sammeln. Nokia bietet ein inklusives Arbeitsumfeld mit vielfältigen Lernmöglichkeiten und unterstützt das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter.
Nokia Strategy & Technology, einschließlich Nokia Bell Labs und Nokia Standards, ist die renommierte Forschungsabteilung von Nokia, die viele der grundlegenden Technologien erfunden hat, die Informations- und Kommunikationsnetze sowie alle digitalen Geräte und Systeme untermauern. Diese Forschung hat neun Nobelpreise, fünf Turing Awards und zahlreiche andere Auszeichnungen hervorgebracht.
Die Abteilung Architecture, Security, and Automation in Nokia Standards, München, bietet einem Masterstudenten die Möglichkeit, praktische Erfahrungen durch die Zusammenarbeit mit hochqualifizierten Kollegen in einem wissenschaftlichen Umfeld zu sammeln und zu zukunftsweisenden Projekten beizutragen.
Wir fordern uns selbst heraus, eine inklusive Arbeitsweise zu schaffen, in der wir offen für neue Ideen sind, befähigt sind, Risiken einzugehen, und unerschrocken unser authentisches Selbst zur Arbeit bringen.
6G verfolgt das ehrgeizige Ziel, die passive Umgebung zu erfassen und das Netzwerk als passives Radar zu betreiben, um so genanntes Integrated Communications and Sensing (ISAC) durchzuführen. ISAC extrahiert die physikalischen Informationen aus der verfeinerten Schätzung des Funkkanals: Position, Geschwindigkeit und Form von Objekten und möglicherweise sogar Eigenschaften wie Luftfeuchtigkeit. Die durch die neuen Verfahren und Signale im zellularen Netzwerkbetrieb gewonnenen Radarinformationen werden mit den Messungen anderer Sensoren zusammengeführt, um einen digitalen Zwilling der Umgebung zu erstellen. Aus diesem Grund hat das 3rd Generation Partnership Project (3GPP) begonnen, den Weg für die ISAC-Integration in zellulare Netzwerkstandards zu ebnen. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben sich im letzten Jahrzehnt stark entwickelt und ermöglichen die Weiterverarbeitung und Verfeinerung von Informationen, die durch den Netzwerkradarbetrieb extrahiert werden können. Ziel der Masterarbeit ist es, (eine Teilmenge) der folgenden Fragen und Probleme zu analysieren und zu beantworten:
- Welche KI/ML-Algorithmen werden heute für Nicht-3GPP-Sensoren verwendet (kommerziell, Forschung)?
- Welche spezifischen Sensorfunktionen können durch KI/ML verbessert/unterstützt werden?
- Welche Architekturen werden berücksichtigt und wie wird der gesamte KI/ML-Lebenszyklus (z. B. Training, Inferenz, Re-Training) unterstützt?
- Welche Sensorikdienste (z. B. Tracking, Einbruchserkennung, Objekterkennung usw.) werden adressiert?
- Qualitative/Quantitative Analyse von Vor- und Nachteilen verschiedener Algorithmen, die für Sensorikdienste verwendet werden, basierend auf einer Literaturrecherche.
- Studieren Sie die Optionen für die Integration von KI/ML in die ISAC-Architektur unter Berücksichtigung der verschiedenen Sensormethoden (monostatisch, multistatisch) und der beteiligten Geräte (BS, UE). Wie wird beispielsweise im Fall der BS-basierten monostatischen Sensorik die Verarbeitungskette eines Empfängers (an einer BS) basierend auf der KI/ML-basierten Verarbeitung von Sensorsignalen entworfen?
Erwartete Ergebnisse sind:
- Überblick und Stand der Technik-Analyse zu KI/ML-Algorithmen, die in Radaren und Sensorgeräten verwendet werden, Beschreibung der Funktionalitäten, die KI/ML verbessern/unterstützen können. Analyse von Vor- und Nachteilen verschiedener Algorithmen, die für Sensorikdienste verwendet werden, basierend auf einer Literaturrecherche.
- Entwurf der Systemarchitektur für die Integration von KI/ML in die ISAC-Architektur für die verschiedenen Sensormethoden (monostatisch, multistatisch) und BS-basierte Sensorik, wobei der Schwerpunkt auf der Sensordatenverarbeitung und der Ableitung von Sensorausgaben liegt.
- Bewertung der Sensorikgenauigkeit unter Verwendung von KI/ML-Algorithmen für die Verarbeitung der Sensorik unter Berücksichtigung der in (2) identifizierten Designoptionen.
Wir suchen hochmotivierte Kandidaten, die sich für die Entwicklung bahnbrechender Innovationen begeistern und an Spitzenforschung bei Nokia teilnehmen. Sie sollten Folgendes mitbringen:
- Einen Bachelor-Abschluss in Nachrichtentechnik, Informationstheorie oder Informatik mit einer Note von mindestens 2,0 (entsprechend dem deutschen Notensystem),
- Grundkenntnisse in Kommunikationsnetzen, Signalverarbeitung sowie Anwendungsbereichen von KI/ML in Kommunikationsnetzen,
- Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen für quantitative Auswertungen (z. B. Matlab, Python, C) sowie Erfahrung im Software Engineering (z. B. Design Patterns, objektorientierte Programmierung usw.)
- Sehr gute mündliche und schriftliche Englischkenntnisse,
- Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und bereit zu sein, in einem vielfältigen Team mit Mitgliedern unterschiedlicher kultureller Hintergründe zusammenzuarbeiten,
- Bereitschaft und Fähigkeit, sich in neuartige, disruptive Forschungsbereiche einzuarbeiten, was vom Bewerber die Aneignung neuer Fähigkeiten erfordert.
Come create the technology that helps the world act together
Nokia is committed to innovation and technology leadership across mobile, fixed and cloud networks. Your career here will have a positive impact on people’s lives and will help us build the capabilities needed for a more productive, sustainable, and inclusive world.
We challenge ourselves to create an inclusive way of working where we are open to new ideas, empowered to take risks and fearless to bring our authentic selves to work
What we offer
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Nokia is committed to inclusion and is an equal opportunity employer
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- One of the World’s Most Ethical Companies by Ethisphere
- Gender-Equality Index by Bloomberg
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