Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Informatik
- Englisch
13 Tage
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Doktorat
- Englisch
- Unterrichten
14 Tage
Wiss. Mitarbeiter (m,w,d): additive Fertigung und Schweißen unter Anwendung von KI und Numerik
Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik —Berlin
- Teilzeit
- Englisch
- Künstliche Intelligenz
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - zur Qualifizierung
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Doktorat
- Englisch
- Forschungserfahrung
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) – 75 % Arbeitszeit
Technische Universität Berlin —Berlin
- Per E-Mail
14 Tage
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 65 % Arbeitszeit
Technische Universität Berlin —Berlin
- Per E-Mail
- Doktorat
- Englisch
14 Tage
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - PostDoc
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Doktorat
- Englisch
- C++
- Weiterbildungsprogramme
Wiss. Mitarbeiter*in mit Daueraufgaben (PostDoc) (d/m/w)
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Doktorat
- Englisch
- C++
- Weiterbildungsprogramme
Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - zur Qualifikation
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Informatik
- Doktorat
- Informatik
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit
Technische Universität Berlin —Berlin
- Per E-Mail
- Informatik
- Englisch
- C++
- Flexible Arbeitszeiten
13 Tage
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) – 65 % Arbeitszeit
Technische Universität Berlin —Berlin
- Per E-Mail
- Datenanalyse
- Englisch
- Präsentationserfahrung
- Weiterbildungsprogramme
7 Tage
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Englisch
- Künstliche Intelligenz
- Python
7 Tage
Zentrale Rollen- und Rechteverwaltung - Beschäftigte*r (d/m/w) mit abgeschl. wiss. Hochschulbildung
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Informatik
- Englisch
- Master
14 Std.
Netzwerk-Security Management - Beschäftigte*r (d/m/w) mit abgeschl. wiss. Hochschulbildung
Technische Universität Berlin —Berlin
- Teilzeit
- Informatik
- Englisch
- Kommunikationsfähigkeit
- Weiterbildungsprogramme
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Berlin

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Details zur Stelle

Teilzeit | Vollzeit
vor 13 Tagen

Qualifikationen

Informatik
Englisch
Diplom
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik, Institut für Telekommunikationssysteme / FG Internet Architecture and Management (INET)

**Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)**

unter dem Vorbehalt der Mittelbewilligung; Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich

Über uns

Über das Projekt – QUICast
QUICast ist ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt, das ein neues Paradigma für die skalierbare Live-Videoübertragung untersucht. Ziel ist es, IP-Multicast mit modernen Transportprotokollen wie QUIC zu kombinieren, um die Effizienz und Skalierbarkeit großer Live-Streaming-Systeme im Vergleich zu klassischen Unicast-Ansätzen deutlich zu verbessern.

Das Projekt wird im Rahmen des xG-Inkubator-Programms gefördert und läuft zunächst über eine 12-monatige Entwicklungsphase, in der ein funktionsfähiger Demonstrator entwickelt und in einer realen Umgebung evaluiert werden soll.

QUICast vereint Kompetenzen aus den Bereichen Netzwerkprotokolle, verteilte Systeme, Video-Streaming und Client-Entwicklung. Bei erfolgreichem Projektverlauf ist in einer zweiten Phase eine Startup-Ausgründung geplant, um die Technologie weiterzuentwickeln und zu vermarkten.

Dafür bauen wir ein kleines, hochspezialisiertes technisches Team auf, das die zentralen Komponenten dieses Systems entwickelt.

Die Arbeiten bauen auf dem IETF-Internet-Draft „QUIC Multicast“ auf und sollen eine prototypische Implementierung sowie experimentelle Evaluation der vorgeschlagenen Mechanismen ermöglichen.

Die Stelle ist zunächst bis zum 31.05.2027 befristet; bei erfolgreichem Projektverlauf und einer möglichen Startup-Ausgründung besteht ggf. die Möglichkeit einer Weiterbeschäftigung im entstehenden Unternehmen.

Ihre Aufgaben

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir eine Person, die sich auf die Implementierung der Video-Streaming-Komponenten des Systems konzentriert.

Zu Ihren Aufgaben gehören insbesondere:

Entwicklung und Implementierung der Video-Streaming-Pipeline für QUICast
Integration bestehender Video-Codecs und Streamingmechanismen für initiale Unicast-basierte Übertragung
Entwicklung und Evaluation adaptiver Videoübertragungsmechanismen, die speziell für Multicast geeignet sind
Implementierung von Fehlerresilienzmechanismen, z. B. Forward Error Correction (FEC)
Entwicklung und Test von Layered- bzw. Scalable-Video-Encoding-Ansätzen
Optimierung der Quality of Experience (QoE) unter unterschiedlichen Netzwerkbedingungen
Analyse und Optimierung von Servereffizienz und Bandbreitennutzung
Enge Zusammenarbeit mit Entwickler:innen aus den Bereichen Backend und Client
Durchführung von Performance-Analysen und experimentellen Evaluationen

Erwartete Ergebnisse nach einem Jahr
Am Ende der ersten Projektphase sollen folgende Ziele erreicht werden:

Voll funktionsfähige Video-Wiedergabe auf der Client-Seite
Rebuffering-Rate von unter 5 %
Stabile Quality of Experience (QoE) bei bis zu 3 % Paketverlust, z. B. durch Forward Error Correction (FEC)
Entwicklung und Deployment eines prototypischen Layered- oder Scalable-Video-Codecs bzw. einer entsprechenden Streaming-Architektur, die entweder:

die durchschnittliche QoE verbessert, oder

die Servereffizienz und Bandbreitennutzung erhöht

Ihr Profil

Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik, Technischer Informatik, Medientechnik oder einem verwandten Fachgebiet
Gute Kenntnisse im Bereich Video-Streaming und Video-Codecs
Erfahrung mit Systemen zur Echtzeit-Videoübertragung
Grundlegendes Verständnis von Netzwerktechnologien, insbesondere:

Transportprotokolle

QUIC

IP-Multicast

Erfahrung mit Videoverarbeitungs-Frameworks oder Streaming-Pipelines
Fähigkeit, eigenständig in einem kleinen, fokussierten Entwicklungsteam zu arbeiten erwünscht
Interesse an der Entwicklung neuer Technologien zur Medienübertragung erwünscht
Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse sind erforderlich; Bereitschaft, die fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
Erfahrung mit Video-Codecs wie H.264, H.265, AV1 oder VP9 erwünscht
Erfahrung mit adaptivem Streaming (z. B. DASH oder HLS) erwünscht
Kenntnisse in Scalable oder Layered Video Coding erwünscht
Erfahrung mit FFmpeg, GStreamer oder ähnlichen Frameworks erwünscht
Kenntnisse in Fehlerkorrekturmechanismen (z. B. FEC) erwünscht
Erfahrung in der Evaluation von Video Quality of Experience (QoE) erwünscht

Wir bieten

Die Möglichkeit, an der nächsten Generation von Technologien für die Videoübertragung mitzuarbeiten
Die Chance, eine vielversprechende Startup-Technologie von Grund auf mitzugestalten
Arbeit in einem kleinen, hochtechnischen und zielstrebigen Team
Die Möglichkeit, zur praktischen Umsetzung neuartiger Streaming-Architekturen beizutragen

Hinweise zur Bewerbung

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen per E-Mail an [email protected].

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.

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Fakten

Veröffentlicht

26.06.2026

Anzahl Angestellte

ca. 7000

Kategorie

Wissenschaftliche Mitarbeiter*in

Kategorie TU Berlin

Wiss. Mitarbeiter*in ohne Lehraufgaben

Aufgabengebiet

Wissenschaft & Forschung, Forschung

Beginn

frühestmöglich

Dauer

befristet bis 31.05.2027

Umfang

100 % Arbeitszeit; Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich

Vergütung

Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Anforderungen

Abschluss

Master, Diplom oder Äquivalent

Kontakt

Kennziffer

IV-235/26

Kontakt-Person

Prof. Dr. Schmid

Bewerben

Bewerbungsfrist

10.07.2026

Kennziffer

IV-235/26

per E-Mail

[email protected]

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