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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Untersuche und verbessere GNSS-Robustheit mit Spiking Neural Networks.
- Arbeitgeber: Kapsch TrafficCom, innovatives Unternehmen in der Verkehrstechnologie.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Karriereentwicklung und ein attraktives Gehalt von 3.000 EUR.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit tollen Weiterbildungsmöglichkeiten und Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der GNSS-Technologie und schütze vor Cyberangriffen.
- Gewünschte Qualifikationen: Interesse an GNSS, Signalverarbeitung und Erfahrung in Python oder MATLAB.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 3000 - 3000 € pro Monat.
Thema: Verbesserung der GNSS-Robustheit und Spoofing/Jamming-Detektion mittels Spiking Neural Networks
Beschreibung:
Ausgangslage / Problemstellung: Moderne GNSS-Empfänger basieren auf Kalman-Filtern zur Zustandsschätzung. Konventionelle Ansätze verwenden jedoch häufig statische oder heuristische Kovarianzmodelle, was zu einer reduzierten Genauigkeit und Zuverlässigkeit in komplexen Umgebungen wie Multipath- oder Non-Line-of-Sight-Szenarien führt. Darüber hinaus sind GNSS-Systeme zunehmend Angriffen durch Spoofing und Jamming ausgesetzt, die die Positionsbestimmung erheblich beeinträchtigen oder verfälschen können.
Diese Arbeit untersucht einen neuartigen Ansatz, bei dem Spiking Neural Networks zur adaptiven Bestimmung der Messkovarianz sowie zur Detektion von Anomalien in GNSS-Metadaten eingesetzt werden, die auf Spoofing oder Jamming hinweisen können. Das Konzept ermöglicht eine erhöhte Robustheit, Sicherheit und Energieeffizienz und kann als externe Erweiterung bestehender GNSS-Empfänger implementiert werden.
Ziel: Ziel ist die Untersuchung und Validierung eines neuartigen Ansatzes zur Verbesserung der GNSS-Zustandsschätzung sowie zur Detektion von Spoofing- und Jamming-Angriffen unter Einsatz von Spiking Neural Networks (SNNs). Der Fokus liegt auf der adaptiven Schätzung der Messkovarianz sowie der Anomalieerkennung basierend auf GNSS-Metadaten, um Robustheit, Zuverlässigkeit und Sicherheit unter schwierigen und adversarialen Bedingungen zu erhöhen.
Hauptaufgaben:
- Literaturrecherche zu GNSS-Zustandsschätzung, Spoofing-/Jamming-Detektion, Kalman-Filterung und SNNs (Erhebung des State of the Art).
- Analyse von GNSS-Metadaten (z. B. DOP, Innovation, Signalqualitätsindikatoren) im Hinblick auf Anomalieerkennung.
- Untersuchung charakteristischer Muster von Spoofing- und Jamming-Szenarien.
- Entwicklung eines Konzepts zur Simulation von GNSS-Angriffsszenarien und zur Generierung synthetischer Trainingsdaten.
- Entwurf eines vereinfachten SNN-Modells zur adaptiven Kovarianzschätzung und/oder Anomalieerkennung.
- Implementierung der Simulations- und Verarbeitungspipeline in Python oder MATLAB.
- Validierung der Detektionsfähigkeit und Robustheitsverbesserung gegenüber Referenzmethoden.
- Dokumentation der Methoden, Annahmen und Ergebnisse.
Erforderliche Qualifikationen und Fähigkeiten:
- Starkes Interesse an GNSS, Signalverarbeitung und Machine Learning.
- Grundkenntnisse in Kalman-Filterung und Schätztheorie.
- Erfahrung in Python, MATLAB oder C/C++.
- Kenntnisse im Bereich neuronaler Netze (idealerweise SNNs oder neuromorphe Ansätze).
- Interesse an Cybersecurity oder Signalintegrität von Vorteil.
- Kommunikationsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Flexibilität.
Beginn: ab sofort
Dauer: 3 - 6 Monate
Der erfolgreiche Abschluss der Masterarbeit wird mit EUR 3.000,- honoriert.
Kontakt: Wolfgang Brückler, E-Mail: wolfgang.brückler@kapsch.net
Jetzt bewerben
Job Facts: Vienna
Benefits:
- Flexible Arbeitszeitmodelle.
- Unterstützung zur Vereinbarkeit Familie und Beruf.
- Weihnachtsurlaub/ Fenstertagregelung.
- Homeoffice/ Mobile Devices.
- Strukturierte Karriereplanung/-wege.
- Aus-und Weiterbildungsangebote.
- Jobrotation/ Mobile Work.
- Moderne Office-Infrastruktur.
- Gute öffentliche Verkehrsanbindung/ Jobticket on top.
- Betriebsarzt sowie Resilience and Care Counselor.
- Feste und Events.
- Zukunftsvorsorge.
- Mitarbeiter Vergünstigungen.
Ihr Kontakt: Tatiana Rezan-Sirotinskis, Talent Attraction Partner - Austria, Kapsch TrafficCom AG, +43 (0664) 6281906
Masterarbeit: Verbesserung der GNSS-Robustheit und Jamming-Detektion (m/w/d) Arbeitgeber: Kapsch TrafficCom
Kontaktperson:
Kapsch TrafficCom HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Masterarbeit: Verbesserung der GNSS-Robustheit und Jamming-Detektion (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Fragen, die du im Vorstellungsgespräch stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über das Unternehmen und die Position zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Fragen vor, die speziell auf GNSS und Machine Learning abzielen. Zeig, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Anwendungen im Kopf hast.
✨Tipp Nummer 3
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte in der Branche zu knüpfen. Oft erfährt man durch persönliche Empfehlungen von offenen Stellen oder erhält wertvolle Tipps.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Masterarbeit: Verbesserung der GNSS-Robustheit und Jamming-Detektion (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben!: Bevor du mit deiner Bewerbung startest, schau dir die Anforderungen und das Thema der Masterarbeit genau an. Verstehe, was von dir erwartet wird und wie deine Fähigkeiten dazu passen. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei kreativ und präzise!: Wenn du dein Motivationsschreiben verfasst, sei kreativ, aber bleib auch präzise. Erkläre, warum du dich für dieses Thema interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen dich darauf vorbereiten. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Zeig deine Skills!: In deinem Lebenslauf solltest du alle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen hervorheben, die zu den Anforderungen passen. Wenn du Kenntnisse in Python oder MATLAB hast, lass uns das wissen! Das macht einen großen Unterschied.
Bewirb dich direkt über unsere Website!: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung nicht verloren geht, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kapsch TrafficCom vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen
Mach dich mit den Grundlagen der GNSS-Technologie, Kalman-Filtern und Spiking Neural Networks vertraut. Wenn du die Konzepte gut verstehst, kannst du im Interview gezielt darauf eingehen und zeigen, dass du das nötige Wissen mitbringst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, MATLAB oder C/C++ demonstrieren. Zeige, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder innovative Ansätze zu entwickeln.
✨Zeige dein Interesse an Cybersecurity
Da das Thema Spoofing und Jamming eine Rolle spielt, ist es wichtig, dein Interesse an Cybersecurity zu betonen. Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in diesem Bereich, um im Gespräch fundierte Fragen stellen zu können.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Masterarbeit zu erfahren.