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Doktorarbeit/PhD: AI for Industrial Networking

Jobbeschreibung

Art der Anstellung: Befristet
Teilzeit: 17,5 Std./ Woche

 

In Richtung Zukunft? Bitte einsteigen.

Wir begeistern uns für Innovationen, die echten Fortschritt bringen. Unsere Herzen schlagen für Technologien, die erst noch entwickelt werden müssen. Was ist mit dir? Willst du mit deiner Neugier, Leidenschaft und Kreativität das Leben von Millionen Menschen einfacher und besser machen? Wir schätzen Talente und Traumverwirklicher! Denn wir wissen, dass erfrischende Konzepte nur durch frisches Denken entstehen. Und ungewöhnliche Ideen nur in einem außergewöhnlichen Umfeld. Anders gesagt: Werde ein Teil von Siemens – ob im Rahmen eines Direkteinstiegs oder Traineeprogramms. So oder so: Wir freuen uns auf deine neue Sicht der Dinge.

Verändere mit uns die Welt von morgen.

Das Thema der Arbeit ist die Untersuchung von industriellen Edge bzw. Edge Cloud Netzen in denen Echtzeit- oder sogar deterministische Ende-zu-Ende Kommunikation zwischen den jeweiligen Devices und den Edge Clouds sowie deren Workloads sichergestellt werden muss. Dabei sollen insbesondere TSN-/detnet-/5G-basierte Kommunikationstechnologien zum Einsatz kommen und deren Möglichkeiten genau analysiert werden. Forschungsgegenstand der Arbeit ist dabei die durchgängige Überwachung der Ende-zu-Ende Kommunikation z.B. mit Mitteln aus dem Bereich der AI:

  • Device Classification: Statistische oder ML-basierte Klassifizierung verschiedener Industrial IoT Endpunkte im industriellen Umfeld. Identifikation von Merkmalen zur automatisierten Erkennung und Unterscheidung von Endpunkten unter spezieller Berücksichtigung von TSN/detnet Eigenschaften.
  • Monitoring zur Einhaltung der Dienstgüte: Entwicklung eines intelligenten Monitoring-Ansatzes, der eine Ende-zu-Ende Übersicht über den Vernetzungszustand aller Workloads sicherstellt, sowie rechtzeitig Probleme im Netz oder der Verarbeitung von Paketen in der IoT Edge Cloud erkannt, die dazu führen, dass die Echtzeit-Garantien / Determinismus verletzt werden
  • Identifikation von Optimierungsmöglichkeiten: Automatisierte und kontinuierliche Situationsanalyse der Ende-zu-Ende Verbindungseigenschaften, sowie Vorschlag möglicher Optimierungsmöglichkeiten unter Nutzung von geeigneter AI-basierter Techniken
  • Innerhalb der Promotion sollen folgende Forschungsfragen beantwortet werden. Mit welchen Monitoring-Ansätzen können Probleme, die zu einer Verletzung der Echtzeit-Garantien führen, rechtzeitig erkannt werden? Wie können Geräte in den Netzen automatisch erkannt und charakterisiert werden? Bieten Methoden der Künstlichen Intelligenz hier vielversprechende Ansätze?
  • Dazu sollen zunächst statistische Methoden sowie Methoden zum maschinellen Lernen angewandt werden, um das Verhalten von Endgeräten im Netz (Sensoren, Aktuatoren) sowie die Geräte selbst zu charakterisieren. Ferner soll im Rahmen der Forschungsarbeit ein Testbed für die Durchführung von Parameterstudien und Untersuchung von PoC-Implementierungen entworfen und realisiert werden. Basierend auf dem entworfenen Testbed sowie den daraus gewonnenen Erkenntnissen über das System soll in Folge ein Modell des Systems entwickelt werden. Ziel der Modellierung soll die Identifikation von Garantien für Bearbeitungszeiten zeitkritischer Prozesse sein.

Was du können solltest. Damit die Welt mehr kann.

  • Du verfügst über ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Elektrotechnik, Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang
  • Du kannst Erfahrungen mit Computer- und Kommunikationsnetzwerken vorweisen
  • Du begeisterst dich für moderne KI-Verfahren sowie Machine Learning und konntest idealerweise erste theoretische Kenntnisse und/oder praktische Erfahrungen auf dem Gebiet sammeln
  • Da wir in einem internationalen Umfeld arbeiten, bringst du sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse mit

Gesucht: Mitgestalter von morgen.

www.siemens.de
wenn du vor deiner Bewerbung mehr über Siemens erfahren möchtest. Wenn du darüber hinaus noch Fragen hast, wende dich gerne an uns: www.siemens.de/fragenzurbewerbung

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Wir legen Wert auf Chancengleichheit und freuen uns über Bewerbungen von Menschen mit Behinderung.


Organisation: Technology

Unternehmen: Siemens AG

Erfahrungsniveau: Early Professional

Jobtyp: Teilzeit

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