Postdoctoral Researcher in Dynamic Topology

Die Universität Luxemburg ist eine internationale Forschungsuniversität mit einem deutlich mehrsprachigen und interdisziplinären Charakter. Das Interdisziplinäre Zentrum für Sicherheit, Zuverlässigkeit und Vertrauen (SnT) an der Universität Luxemburg ist ein führendes internationales Forschungs- und Innovationszentrum für sichere, zuverlässige und vertrauenswürdige IKT-Systeme und -Dienste. Wir suchen Forscher aus verschiedenen akademischen Hintergründen, die zu unseren Projekten in Bereichen wie Netzwerksicherheit, Informationssicherheit, modellgetriebene Sicherheit, Cloud-Computing, Kryptographie, Satellitensysteme, Fahrzeugnetzwerke und IKT-Dienste & Anwendungen beitragen.

Die SigCom-Forschungsgruppe von SnT, geleitet von Prof. Symeon Chatzinotas, konzentriert sich auf drahtlose/satellitengestützte Kommunikation und Netzwerke. Die Forschungsbereiche konzentrieren sich auf die Formulierung, Modellierung, Gestaltung und Analyse zukünftiger 6G-Kommunikationsnetze, die in der Lage sind, neue Dienste für digitale Ökosysteme zu unterstützen. Anwendungsfälle von Interesse umfassen Sicherheits- und effiziente drahtlose Kommunikationslösungen, IoT-Vertikalen, unbemannte Luftfahrzeuge, integrierte Satelliten-, Raumfahrt- und terrestrische Netzwerke, Quantenkommunikation und Schlüsselaustausch, Spektrumsmanagement und Koexistenz, taktile Internet, Erdbeobachtung und autonome Transportmittel.

Ihre Rolle umfasst:

• Entwicklung innovativer Methoden und datengestützter KI-Tools für hochdynamische SatCom-Systeme
• Implementierung und Open-Source-Proof-of-Concept-Softwaretools
• Zusammenarbeit mit einem internationalen und multidisziplinären Team innerhalb der SIGCOM-Gruppe
• Unterstützung laufender Aktivitäten im Zusammenhang mit KI/ML für drahtlose Systeme
• Akquise neuer Mittel im Zusammenhang mit dynamischen drahtlosen Kommunikationsnetzen
• Präsentation von Ergebnissen auf renommierten internationalen Konferenzen und Workshops
• Teilnahme an Outreach-Veranstaltungen im Zusammenhang mit KI und SatCom, um junge Generationen für verwandte Themen zu begeistern

Das erfolgreiche Kandidat wird der SIGCOM-Forschungsgruppe beitreten und zu Projekten im Bereich maschinelles Lernen und KI für Satellitensysteme beitragen. Wir suchen einen Kandidaten, der in der Lage ist, ML-Modelle und Optimierungsalgorithmen speziell für hochdynamische Satellitenkommunikationssysteme zu entwickeln, die Netzwerke unterschiedlicher Größen und Konfigurationen ohne erneutes Training von Grund auf bewältigen können, während sie Robustheit gegenüber Änderungen in der Knotenreihenfolge und Netzwerk-Topologien aufrechterhalten. Die Position bietet eine spannende Gelegenheit, sich an bahnbrechender Forschung zu beteiligen, die sowohl theoretische Herausforderungen als auch praktische Anwendungen anspricht.

Ihr Profil:

• Ph.D.-Abschluss in Telekommunikation und Informatik
• Nachgewiesene Forschungsexzellenz mit einer soliden Publikationshistorie in relevanten Fachzeitschriften und Konferenzen
• Fachkenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Drahtlose und satellitengestützte Kommunikation, KI/ML für dynamische Netzwerke einschließlich Graph Neural Networks, Transfer Learning, Deep Reinforcement Learning und transformerbasierte Modelle
• Starkes Verständnis von Modellen des maschinellen Lernens und deren Entwicklung
• Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungsfähigkeiten und Programmierkenntnisse in Python und Matlab sind bevorzugt
• Erfahrung in ähnlichen Umgebungen mit industriellen Kooperationen oder öffentlich geförderten Forschungsprojekten ist sehr wünschenswert
• Fließende Englischkenntnisse sind erforderlich

Wir bieten:

• Eine moderne, dynamische Universität mit persönlicher und inklusiver Atmosphäre
• Ein außergewöhnliches Forschungsumfeld, unterstützt von qualifiziertem Personal und hochwertiger Ausstattung
• Ein urbaner Campus mit hervorragender Infrastruktur
• Kooperation mit europäischen Institutionen, innovativen Unternehmen und einer Vielzahl von nicht-akademischen Partnern

Wie man sich bewirbt:

Bewerbungen sollten Folgendes enthalten:

• Lebenslauf mit detailliertem akademischen Hintergrund
• Motivationsschreiben
• PhD-Diplom oder ein Schreiben mit Informationen zum erwarteten Verteidigungstermin
• Transkript aller Module und Ergebnisse von Universitätskursen

Frühzeitige Bewerbungen werden dringend empfohlen, da die Bewerbungen bei Eingang bearbeitet werden. Bitte bewerben Sie sich ONLINE über das HR-System. Bewerbungen per E-Mail werden nicht berücksichtigt.