Masterthesis: Robuste AI‑Inference innerhalb einer WebAssembly‑Engine
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Wintersemester 2026/27 - befristet auf 5 - 6 Monate
IHRE AUFGABEN
Einarbeitung in die Grundlagen von WebAssembly (Wasm), Bytecode-Strukturen und AI-Inference-Workloads
Analyse von WebAssembly-Bytecode im Kontext von AI-Inference
Untersuchung des Data Flows von AI-Inference-Bytecode während der Ausführung in einer selektierten Wasm-Engine
Identifikation von Erweiterungspotenzialen in der Wasm-Engine zur Erhöhung von Robustheit, Ausfallsicherheit und Verlässlichkeit.
Entwurf und prototypische Umsetzung von Ansätzen zur Datenflussüberwachung von AI-Inferencing innerhalb einer WebAssembly-Engine.
IHR PROFIL
Masterstudium in Informatik oder einem vergleichbaren Studiengang.
Gute Kenntnisse in C++ und/oder Rust
Gute Kenntnisse in Machine Learning Modellen und deren Architekturen
Idealerweise erste Erfahrungen im Compilerbau, in Software-Engineering-Prinzipien und/oder in der Systementwicklung.
Interesse an Compilerbau, Softwaretechnik und Systemsoftware im Kontext von AI Inference
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Job-ID: 37733
Standort für Stellenausschreibung: Waldkirch (bei Freiburg)
Vollzeit/Teilzeit: Vollzeit
Kontakt: Sarah Disch
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