📡 NOKIA Germany Internship: Master Thesis in AI/ML for Advanced Network Sensing

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:

Erwartete Ergebnisse sind:

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.