[Stellenangebote] Promotionsstelle im Bereich Internet Resilienz und Machine Learning an der Uni Kassel im DFG Schwerpunktprogramm Resilient Worlds (Bewerbungsfrist 23.08.)

[Oliver Hohlfeld]

Liebe Studierende,

wer hat Interesse daran, Teil eines Teams zu werden, das dabei ist das 
Internet als das größte und komplexeste verteilte System datengetrieben 
zu verstehen und passgenau zu optimieren?

Internetausfälle sind meist in menschlichem Fehlverhalten begründent 
(z.B. in Konfigurationsfehlern von Kerninfrastruktur). Um mit immer 
komplexeren Netzen umgehen zu könnnen, schlägt aktuelle Forschung den 
Einsatz von Machine Learning zur Netzsteuerung vor. Der blinde Einsatz 
von ML kann aber auch problematisch sein.

Im DFG-Schwerpunktprogramm www.resilient-worlds.org untersuchen wir die 
Auswirkungen von Machine Learning auf die Internet Resilienz und wie man 
diese verbessern kann. Wenn Du gerne untersuchen möchtest, wie man mit 
ChatGPT das Internet verbessern könnte, kann das eine passende Stelle 
für Dich sein.

Wenn Du also eine motivierte und selbstständig arbeitende Person bist, 
die einen Faible für Daten, Statistik, Visualisierungen und vorallem das 
Internet hat, und bereit bist, unsere Lehr- und Forschungstätigkeiten an 
der Universität Kassel zu unterstützen, dann würde ich mich über eine 
Bewerbung freuen.

Details zur Promotionsstelle und Bewerbung sind hier zu finden:
https://stellen.uni-kassel.de/jobposting/8f2edb8461fd2cf5c933bc54fa1224ed7edf19b80

Für Rückfragen stehe ich gerne zur Verfügung und freue mich auf deine 
Bewerbung!

Viele Grüße,

Oliver Hohlfeld
www.vs.uni-kassel.de






Im Fachbereich Elektrotechnik/Informatik, – Fachgebiet Verteilte Systeme 
(Prof. Dr. Oliver Hohlfeld), ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt die 
folgende Stelle zu besetzen:

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 13 TV-H, befristet, 
Vollzeit (derzeit 40 Wochenstunden)

*Bewerbungsfrist:* 23.08.2023
*Einstellungsbeginn:* baldmöglichst
Kennziffer: 	36407


Die Stelle ist auf drei Jahre im Rahmen des DFG-Projektes ReNO: 
Resilient Integration of Machine Learning for Enhanced Network 
Operation“ befristet gemäß § 2 Abs. 2 WissZeitVG. Die Möglichkeit zur 
Promotion ist gegeben.


*Projekt Hintergrund:*

Aufgrund der wichtigen Rolle, die Kommunikationsnetze und insbesondere 
das Internet in unserer Gesellschaft spielen, werden solche Ausfälle als 
erhebliche Bedrohung angesehen. Der Hauptgrund für diese Ausfälle liegt 
insbesondere in der stetig steigenden Komplexität heutiger Netze. 
Während Netzbetreiber bereits damit beschäftigt sind, etablierte 
Protokolle zu kontrollieren und zu konfigurieren, um Ausfälle zu beheben 
oder das Internet auf die Zukunft vorzubereiten, erhöhen neue 
Technologien die Anzahl der Konfigurationsmöglichkeiten. Jedoch bleiben 
Netzbetreiber mit ihren traditionellen Werkzeugen für den Netzbetrieb 
auf der Strecke. Auf maschinellem Lernen (ML) basierende 
Netzwerkmanagementlösungen bieten eine Möglichkeit, die Komplexität des 
Netzwerkmanagements zu bewältigen. ML kann jedoch selbst die 
Widerstandsfähigkeit des Netzes beeinträchtigen, indem es falsche 
Entscheidungen trifft. Diese Entscheidungen sind zudem schwer 
nachzuvollziehen, da ML teilweise immer noch als sogenannte Black Box 
agiert. Das Ziel dieses Projekts ist es, die Widerstandsfähigkeit von 
Netzen zu verbessern, indem Situationen identifiziert werden, in denen 
maschinelles Lernen dazu beiträgt, Netze widerstandsfähiger zu machen.


*Aufgaben:*
- Durchführung eigenständiger Forschung auf dem Gebiet der 
Computernetzwerke mit Schwerpunkt auf Themen wie BGP-basiertes Traffic 
Engineering und Verbesserung der Routing-/Infrastruktur Resilienz und 
Cybersicherheit.
- Entwicklung von Lösungen im Bereich maschinelles Lernen und Bewertung 
ihres Potenzials zur Resilienzverbesserung.
- Veröffentlichung der Forschungsergebnisse auf führenden 
internationalen Konferenzen.
- Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftlern (national und 
international). Das Projekt ist in einem Schwerpunktprogramm der DFG 
angesiedelt (https://www.resilient-worlds.org/) - die aktive Kooperation 
mit anderen Forschungsgruppen in und außerhalb von Resilient Worlds ist 
daher erwünscht.


*Voraussetzungen:*
- Mit mindestens gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches 
Hochschulstudium der Informatik (oder verwandten Disziplinen). Der 
geforderte Abschluss muss spätestens zum Einstellungstermin vorliegen.
- Gute bis sehr gute Kenntnisse im Gebiet der Kommunikationsnetze und 
des maschinellen Lernens
- Sehr gute Programmierkenntnisse (z.B. Python/Bash)
- Eine starke Leidenschaft für wissenschaftliche Herausforderungen und 
der Antrieb für unabhängige und zielorientierte Forschung.
- Sehr gute Englischkenntnisse, wobei gute Deutschkenntnisse von Vorteil 
sind.
- Ausgezeichnete wissenschaftliche Kommunikations- und Schreibfähigkeiten.


*Von Vorteil sind:*
- Gute Kenntnisse im Umgang mit Linux/Unix Systemen
- Kenntnisse im Bereich Traffic Engineering / BGP
- Statistische Kenntnisse im Gebiet der Datenauswertung und der 
Leistungsbewertung von Computersystemen


*Einzureichende Bewerbungsunterlagen:*
- Anschreiben (max. 1 Seite), in dem Sie Ihre Motivation für die 
Bewerbung auf die Stelle darlegen und erläutern, wie Ihre 
Qualifikationen und Fähigkeiten mit dem Fachgebiet für Verteilte Systeme 
und dem Projekt übereinstimmen, und Ihre Forschungsinteressen hervorheben.
- Ein detaillierter Lebenslauf.
- Kopie Ihrer Abschlusszeugnisse, einschließlich einer vollständigen 
Übersicht über die besuchten Veranstaltungen mit Noten.
- PDF-Version Ihrer Masterarbeit.
- Falls zutreffend, Kopien von Publikationen oder andere Qualifikationen.