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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere und optimiere automatisierte Messungen mit innovativen Technologien.
- Arbeitgeber: Ferdinand-Braun-Institut, ein führendes Forschungsinstitut für Hochfrequenztechnik.
- Mitarbeitervorteile: Moderne Arbeitsumgebung in Berlin, internationale Teamkultur und wertvolle Praxiserfahrungen.
- Warum dieser Job: Erhalte Einblicke in spannende Anwendungen und arbeite an zukunftsweisenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Laufendes Masterstudium in Data Science, Informatik oder verwandten Bereichen.
- Andere Informationen: Flexibles Arbeitsumfeld mit Unterstützung durch erfahrene Kollegen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Das Ferdinand-Braun-Institut, Leibniz-Institut für Höchstfrequenztechnik (FBH) ist ein anwendungsorientiertes Forschungsinstitut in den Bereichen Hochfrequenzelektronik, Photonik und Quantenphysik. Es erforscht und realisiert elektronische und optische Komponenten, Module und Systeme auf Basis von Verbindungshalbleitern. Diese Geräte sind Schlüsseltechnologien, die den Bedürfnissen der heutigen Gesellschaft in Bereichen wie Kommunikation, Energie, Gesundheit und Mobilität gerecht werden.
Der Fokus im RF Power Lab liegt auf Anwendungen mit Ausgangsleistungen im Bereich von 5…200 W im Mikrowellenbereich bis zu 40 GHz. Wir arbeiten an neuartigen Konzepten zur Effizienzsteigerung in breitbandmodulierten Leistungsverstärkersystemen für moderne Telekommunikation und Signale mit hohen Spitzen-zu-Durchschnitts-Leistungs-Verhältnissen. Insbesondere untersuchen wir Dual-Input-Verstärkersysteme basierend auf Last- und Versorgungs-Spannungsmodulation und deren Verwendung in KI-gesteuerten intelligenten selbsttune-Systemen. Integrierte rekonfigurierbare Komponenten und Schaltungen sowie fortschrittlichere integrierte Transceiver für Radar und Telekommunikation stehen ebenfalls im Fokus. Darüber hinaus entwickeln wir neuartige autonome RF-Messsysteme zur verbesserten Charakterisierung von RF-Leistungstransistoren und zur Optimierung solcher Geräte basierend auf maschinellem Lernen.
Ihre Aufgaben:
- Bewertung und Analyse von GaN-Technologie-Charakterisierungsdaten
- Identifikation von Ausreißern während der Tests, mit und ohne maschinelles Lernen
- Optimierung der Post-Messdaten, Datenfilterung
- Hinzufügen von datengestützten Entscheidungen in den automatisierten Messungen (Co-Entwicklung eines Entscheidungsbaums)
- Anpassung der Live-Messbibliothek und elektrischer Messungen an optische Datenverbindungen
- Organisation von Einzelwaferbildern in waferweiten, live aktualisierten optischen Karten
- Verbindung der optischen Bildgebung mit elektrischen Messungen
Ihr Profil:
- Aktuelle Masterstudiengänge in Data Science, Datenbanksystemen und Informationsmanagement, Informatik, Physik oder Angewandte Mathematik
- Kenntnisse in Signalverarbeitung, Datenanalyse und Datenhandling
- Interesse an angewandter Mathematik, RF-Elektronik und angewandter Technik
- Erfahrung in Matlab und/oder Python
Unser Angebot:
- Ein offenes und wertschätzendes internationales Team, das jederzeit mit Hilfe und Rat zur Verfügung steht
- Ein moderner Arbeitsplatz in Berlin Adlershof mit guten öffentlichen Verkehrsanbindungen
- Spannende Einblicke in praktische Anwendungen und die Möglichkeit, wertvolle Erfahrungen zu sammeln
Interessiert? Dann freuen wir uns auf Ihre Online-Bewerbung. Um sich zu bewerben, klicken Sie bitte auf "Online bewerben" und reichen Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen bis zum 13. April 2026 ein.
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Dr. Olof Bengtsson.
Master thesis: Automated measurements optimization – 08/26 Arbeitgeber: Fbh Berlin
Kontaktperson:
Fbh Berlin HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Master thesis: Automated measurements optimization – 08/26
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du dich für die Masterarbeit interessierst, zögere nicht, direkt Kontakt mit Dr. Olof Bengtsson aufzunehmen. Stelle Fragen zu den Projekten oder zeige dein Interesse an bestimmten Themen – das zeigt Engagement!
✨Tipp Nummer 2
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen oder Professoren, die vielleicht schon Erfahrungen im Bereich RF-Technologie oder Machine Learning haben. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und dich eventuell sogar weiterempfehlen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über die neuesten Entwicklungen in der Hochfrequenztechnik und über die spezifischen Projekte am Ferdinand-Braun-Institut. Zeige, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch ein echtes Interesse an der Forschung hast.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Außerdem kannst du sicherstellen, dass alle notwendigen Unterlagen korrekt eingereicht werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master thesis: Automated measurements optimization – 08/26
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für das Thema interessierst und was dich motiviert, bei uns zu arbeiten.
Betone deine relevanten Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Datenanalyse, Signalverarbeitung und Programmierung (Matlab/Python) klar hervorhebst. Zeig uns, wie deine Erfahrungen zu den Aufgaben passen, die wir anbieten.
Struktur ist alles: Achte darauf, dass deine Unterlagen gut strukturiert sind. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich online!: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen. Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fbh Berlin vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit der GaN-Technologie und den spezifischen Anwendungen im RF Power Lab vertraut. Zeige, dass du die Grundlagen der Hochfrequenzelektronik verstehst und wie sie in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in Datenanalyse, Signalverarbeitung und Programmierung (z.B. in Matlab oder Python) demonstrieren. So kannst du während des Interviews direkt auf deine Fähigkeiten eingehen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Arbeitsweise im Institut zu erfahren. Frag zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich der autonomen RF-Messsysteme.
✨Teamarbeit betonen
Da das FBH ein internationales Team hat, ist es wichtig, deine Teamfähigkeit zu betonen. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast, um zu zeigen, dass du gut ins Team passt.