Sammanfattning av annonsen
Arbetsgivaren söker en masterstudent för att utveckla en handlingsbetingad världsmodell för nedlänksanpassning av länkar i AI-infödda 5G/6G-radioaccessnät. Examensarbetet ska karakterisera och förbehandla radio- och basbandsspårdata, träna en latent världsmodell för att förutsäga genomströmning, blockfelsfrekvens, kanalkvalitet och spektral effektivitet, utvärdera modellens prediktionsnoggrannhet, integrera den i en pipeline för offline-förstärkningsinlärning, jämföra olika metoder för länkanpassning och dokumentera resultaten. Rollen kräver ett relevant masterprogram, färdigheter inom maskininlärning och dataanalys, erfarenhet av Python och PyTorch, kunskaper om trådlös kommunikation samt förmåga att arbeta med sekventiella data och reproducerbara experiment.
