En un coup d'œil
- Missions: Développer des algorithmes d'optimisation basés sur l'IA pour les technologies de diffusion 5G.
- Entreprise: Partenariat académique et industriel innovant dans le domaine des technologies 5G.
- Avantages: Opportunités de recherche avancée, collaboration internationale et publications scientifiques.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des défis scientifiques passionnants et des opportunités de croissance.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des solutions révolutionnaires en 5G et impactez le futur des communications.
- Qualifications: Solide expérience en communications sans fil 5G/6G et techniques d'IA.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
- Context
- Funding
Context: ROBIN Project – Bpifrance i-Démo The Bpifrance i-Démo program, funded under the France 2030 investment plan, supports ambitious collaborative research, development, and innovation (R&D&I) projects with strong technological and economic impact.
It aims to accelerate the development of breakthrough technologies and their transfer to the market by fostering collaboration between industrial companies and research organizations.
The ROBIN project is funded under this program and brings together a consortium of two academic partners (INSA Rennes and the University of Rennes) and three industrial partners (TDF, Ateme, and ENENSYS).
Together, they are developing innovative solutions for 5G broadcast technologies, with a particular focus on the delivery of broadcast services to 5G terminals.
Scientific Context
The evolution of digital broadcasting and mobile networks has led to the emergence of 5G Broadcast technology, enabling the delivery of high-quality multimedia services, including TV and video content, directly to 5G-enabled terminals.
This technology relies on a combination of advanced terminal architectures, communication protocols, and standardization frameworks defined by organizations such as 3GPP.
However, several scientific challenges remain to be addressed, including the optimization of physical and protocol layers, the design of efficient and robust 5G Broadcast base station architectures, and the development of adaptive transmission strategies capable of addressing heterogeneous and dynamic propagation conditions across indoor and outdoor environments.
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) techniques offer promising approaches for improving system performance through data-driven optimization, intelligent resource management, and adaptive configuration.
Nevertheless, challenges related to robustness, generalization, reliability, and computational complexity must be considered to ensure the deployment of AI-based solutions in real-world 5G Broadcast systems.
Assignment
The postdoctoral researcher will contribute to the development of advanced 5G Broadcast technologies by investigating AI-driven optimization approaches for improving system performance, robustness, and adaptability.
The mission will focus on the design, evaluation, and optimization of communication strategies across the physical and MAC layers, considering heterogeneous deployment scenarios, including indoor and outdoor environments.
The researcher will work on the development of intelligent algorithms for resource management, transmission optimization, and system configuration, while addressing challenges related to robustness, scalability, and real-world deployment constraints.
The work will involve theoretical analysis, algorithm design, simulation, experimental validation, and collaboration with academic and industrial partners within the ROBIN project consortium.
- Main activities
- Develop AI/ML-based optimization algorithms for 5G Broadcast physical and MAC layers.
- Analyze and optimize 5G Broadcast architectures, protocols, and transmission strategies.
- Evaluate robustness and performance of AI-driven solutions in heterogeneous indoor/outdoor environments.
- Conduct simulations and experimental validation on 5G Broadcast platforms.
- Collaborate with academic and industrial partners and contribute to scientific publications.
Skills
- Strong background in 5G/6G wireless communications, including physical and MAC layer concepts.
- Experience with Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) techniques applied to communication systems.
- Knowledge of optimization methods, resource allocation, and adaptive transmission strategies.
- Familiarity with 5G standards, protocols, and broadcast/multicast communication systems is highly desirable.
- Experience with simulation tools (e. g., MATLAB, Python, NS-3, or equivalent) and performance evaluation of communication systems.
- Strong programming skills, particularly in Python and/or C/C++.
- Ability to conduct independent research, analyze scientific problems, and publish results in international journals and conferences.
- Good communication skills and ability to collaborate with academic and industrial partners.
- Proficiency in English (written and spoken).
- #J-18808-Ljbffr
Post-Doctoral Research Visit F/M Cross-Layer Machine Learning for Physical and MAC Layer Optimization in 5G Broadcasting in Rennes employeur : Inria Rennes
Inria est un employeur de choix, offrant un environnement de travail collaboratif et innovant au sein de l'équipe VirtUs, spécialisée dans la simulation et l'animation de foules virtuelles. Les employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle à travers des projets de recherche variés, tout en contribuant à des solutions technologiques de pointe dans le domaine de la réalité augmentée. De plus, Inria valorise l'ouverture scientifique et encourage le partage des connaissances, ce qui en fait un lieu idéal pour ceux qui cherchent à avoir un impact significatif dans leur domaine.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Post-Doctoral Research Visit F/M Cross-Layer Machine Learning for Physical and MAC Layer Optimization in 5G Broadcasting in Rennes
✨Connecte-toi avec des chercheurs et des professionnels
Les réseaux sociaux académiques comme ResearchGate ou Academia.edu sont parfaits pour établir des connexions. N'hésite pas à interagir avec des publications de chercheurs qui t'inspirent, ça pourrait mener à des opportunités au sein d'équipes de recherche comme celles de Inria Rennes.
✨Participe à des conférences et des séminaires
Les événements académiques sont des occasions en or pour rencontrer des experts du domaine. Si tu as l'occasion de présenter ton travail, fais-le ! C'est une superbe façon de te faire remarquer et d’augmenter ta visibilité auprès de potentiels employeurs, notamment dans le secteur de la recherche scientifique.
✨Reste informé sur les nouvelles publications
Abonne-toi à des revues scientifiques qui publient des études dans ton domaine d'intérêt. La connaissance des dernières avancées te permettra non seulement de briller lors des entretiens, mais aussi de discuter des tendances qui intéressent Inria Rennes.
✨Postule directement sur notre site web
N'oublie pas de consulter notre site pour les offres d'emploi chez Inria Rennes. Souvent, des postes intéressants ne sont pas publiés ailleurs. Être proactif et t'inscrire dès que quelque chose d'intéressant apparaît peut vraiment faire la différence dans ta recherche.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Post-Doctoral Research Visit F/M Cross-Layer Machine Learning for Physical and MAC Layer Optimization in 5G Broadcasting in Rennes
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Dans le domaine de la recherche scientifique, on adore voir des compétences techniques précises. N’hésite pas à détailler tes expériences en laboratoire, les méthodologies que tu maîtrises et les outils analytiques que tu utilises. Des compétences en informatique comme la gestion de données ou la modélisation peuvent aussi faire la différence !
Valorise tes publications:Si tu as déjà publié des articles ou présenté des travaux lors de conférences, assure-toi de les mettre en avant ! Inclure des liens vers tes publications ou ton portfolio scientifique dans ton CV peut vraiment t'aider à te démarquer auprès de Inria Rennes.
Sois clair sur tes motivations:Étant donné que c'est un poste à temps plein, explique pourquoi tu souhaites rejoindre Inria Rennes en particulier et comment cela s'inscrit dans ton parcours. Montre que tu es passionné par la recherche et que tu as des idées sur comment contribuer aux projets en cours !
Format professionnel mais accessible:Dans ta candidature, utilise un format clair et accessible. Évite le jargon trop complexe mais n'hésite pas à montrer ta rigueur scientifique. Un bon équilibre entre professionnalisme et une approche compréhensible peut faire toute la différence pour Inria Rennes.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Inria Rennes
✨Prépare ta littérature scientifique !
On doit être au top sur les dernières avancées dans ton domaine. Assure-toi de bien comprendre les articles récents publiés et sois prêt à discuter de leur impact lors de l'entretien, surtout ceux qui concernent Inria Rennes.
✨Pratique les questions techniques
Les entretiens dans la recherche scientifique peuvent inclure des questions techniques et méthodologiques. Prépare-toi à expliquer tes méthodes de recherche précédentes et à discuter des outils que tu sais utiliser, comme les logiciels de modélisation ou d'analyse de données.
✨Mets en avant tes projets de recherche
Comme on cherche à savoir comment tu te démarques, prépare un portfolio qui présente tes projets scientifiques. Ça peut inclure des publications, des présentations à des conférences ou même des posters. Ça montre ta capacité à contribuer à Inria Rennes dès le départ !
✨Montre ta passion pour l'innovation
Dans le monde de la recherche scientifique, l'innovation est essentielle. Prépare des exemples concrets où tu as eu des idées originales dans tes travaux. Parles-en avec enthousiasme pour vraiment convaincre les recruteurs que tu es la personne qu'il leur faut.
