Stellenticket Humboldt-Universität zu Berlin

Am Fachgebiet Architekturen der Vermittlungsknoten ist folgende Stelle ab dem 01.07.2026 zu besetzen: Wissenschaftliche Mitarbeit für das Projekt AI4Open6GNet. Das Projekt wird im Rahmen einer internationalen Kooperation zwischen Deutschland und Südafrika gefördert und verfolgt das Ziel, KI‑gestützte Mechanismen für nachhaltige, resiliente und inklusive 5G/6G‑Netze zu entwickeln. Im Mittelpunkt stehen die Erweiterung und Integration von Open‑Source‑Mobilfunktechnologien sowie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Automatisierung, Optimierung und energieeffizienten Gestaltung moderner Mobilfunknetze.
Das Projekt verbindet Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten in Deutschland und Südafrika und leistet Beiträge zu offenen, interoperablen und zukunftsfähigen Netzarchitekturen, die sowohl technologische Souveränität als auch gesellschaftliche Prioritäten wie Nachhaltigkeit, digitale Teilhabe und robuste Kommunikationsinfrastrukturen unterstützen.

Die Stelle verlangt eine Kombination aus Netzwerktechnik, Cloud Engineering, Open Source Mobilfunk, KI gestützter Netzautomatisierung und wissenschaftlicher Arbeit. Die wissenschaftliche Fachkraft übernimmt die Verantwortung für die Umsetzung der Forschungsaktivitäten an der Technischen Universität Berlin (TUB), die sich auf die Erweiterungen der Open Source www.Open6GNet.org Initiative konzentrieren, einschließlich:

• Untersuchung des Stands der Technik bei virtualisierten Open Source (O)RAN, CORE und SMO Komponenten
• Installation und Integration der verfügbaren RAN, CORE, SMO Komponenten in verschiedenen sinnvollen Kombinationen in skalierbaren Edge/Cloudinfrastrukturen und Erstellung von reproduzierbaren Blaupausen/Blueprints für private Ende zu Ende (E2E) 5G/6G Testbeds
• Anpassung und Erweiterung dieser E2E Netze mit Blick auf dedizierte Endgeräte und Anwendungen zur Erstellung von Blaupausen/Blueprints für verschiedene 5G/6G Anwendungen, z.B. Sicherheitsdienste (MCX), Landwirtschaft, eHealth, etc
• Integration von KI Funktionen/Algorithmen zur Netzautomatisierung (Planung, Installation, Betrieb und Optimierung zur Laufzeit) mit Blick auf Intent-based Management
• Implementierung praktischer Validierungswerkzeuge auf der Grundlage von Drittanbietersoftware
• Validierung der neu entwickelten Konzepte und Mechanismen in Deutschland und Südafrika
• Präsentation der Projektergebnisse auf internationalen und nationalen Fachkonferenzen

Eine aus der Arbeit resultierende Doktorarbeit ist möglich.

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik oder gleichwertig
• Solide Grundlagen des verteilten Rechnens und der Vernetzung
• Fundiertes Wissen zu 5G/6G‑Architekturen, Kenntnisse der 3GPP‑Standards, ORAN‑Architektur und SMO‑Konzepten
• Grundlagen in Machine Learning (z. B. Reinforcement Learning, Anomaly Detection), Erfahrung mit KI‑Frameworks (PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn), Verständnis von Intent‑based Networking, Fähigkeit, KI‑Algorithmen in Netzautomatisierungsketten zu integrieren
• Erfahrung mit Telemetrie‑Stacks (Prometheus, Grafana, Kafka)
• Erfahrung mit mindestens einem Open‑Source‑Mobilfunk‑Stack (Open5GS, srsRAN, OAI, free5GC), Fähigkeit zur Integration von RAN‑ und Core‑Komponenten
• Erfahrung mit Containerisierung (Docker), Kubernetes‑basierten Orchestrierungen
• Erfahrung mit Ansible oder Terraform für Infrastructure‑as‑Code
• sehr gute Kenntnisse im Umgang mit Linux-Systemen
• gute Kenntnisse in Software-Netzwerken und in Kommunikationssystemen
• praktische Kenntnisse in der Entwicklung von Prototypen
• Debugging von Netzwerk‑ und Softwareproblemen, Nutzung von Analyse‑Tools (Wireshark, tcpdump, iperf)
• Gute Kenntnisse in C/C++, Go, Python
• Fähigkeit zum wissenschaftlichen Schreiben erwünscht
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse sind erforderlich; Bereitschaft, die fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
• Erfahrung mit MCX‑Diensten (Mission Critical Services) und Session‑Initiation‑Protocol‑basierte Kommunikationsarchitektur erwünscht
• Kenntnisse in eHealth, Landwirtschaft, Smart City oder anderen 5G/6G‑Use‑Cases erwünscht
• Erfahrung mit internationalen Testbeds (z. B. Slices RI) erwünscht
• Erfahrung mit Machine Learning (PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn) erwünscht
• Kenntnisse in Intent‑based Networking erwünscht
• Grundkenntnisse in Cloud‑Infrastrukturen (OpenStack oder vergleichbar) erwünscht
• Erfahrung mit Drittanbieter‑Software zur Netzvalidierung erwünscht
• Erfahrung in BMBF‑ oder EU‑Forschungsprojekten erwünscht

Sie arbeiten in einem dynamischen, innovationsgetriebenen Umfeld in enger Kooperation mit führenden Forscher*innen in Bereich Softwarebasierter Netze, sowie nationalen und internationalen Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen. An der Technischen Universität Berlin erwartet Sie ein exzellentes wissenschaftliches Arbeitsumfeld an einer renommierten, global vernetzten technischen Universität. Wir bieten Ihnen ein offenes, wertschätzendes Kommunikationsklima, vielfältige Gestaltungsmöglichkeiten sowie flexible Arbeitszeiten zur optimalen Vereinbarkeit von Beruf und Familie.

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (in einem PDF-Doku­ment, max. 5 MB) aus­schließ­lich per E-Mail an office@av.tu-berlin.de.

Bitte fassen Sie alle Unterlagen in einem einzigen PDF-Dokument mit der Dateibezeichnung Bewerbung_Kennziffer_Vorname_Nachname zusammen.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.