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Leitender Python-SDR-Ingenieur in MOODRO

5 Februar

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Vollzeitarbeit

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Über die Rolle: Senior Python SDR Engineer – Entwicklung eines Funksignalverarbeitungssystems mit SDR (Software Defined Radio)Arbeitsformat:• VollzeitAufgaben: Entwickeln und pflegen Sie DSP-Pipelines für die Funksignalverarbeitung (Filterung, Erkennung, Spektrumanalyse, Parameterschätzung usw.)• Arbeiten Sie mit SDR-Tools (GNU Radio / native Bibliotheken) und Geräten (BladeRF / PlutoSDR): Setup, Prototyping, Stabilisierung• Daten/Streams aus realen Signalen analysieren, Hypothesen schnell teste

Über die Rolle: Senior Python SDR Engineer – Entwicklung eines Funksignalverarbeitungssystems mit SDR (Software Defined Radio)

Arbeitsformat:
• Vollzeit
Aufgaben:
Entwickeln und pflegen Sie DSP-Pipelines für die Funksignalverarbeitung (Filterung, Erkennung, Spektrumanalyse, Parameterschätzung usw.)
• Arbeiten Sie mit SDR-Tools (GNU Radio / native Bibliotheken) und Geräten (BladeRF / PlutoSDR): Setup, Prototyping, Stabilisierung
• Daten/Streams aus realen Signalen analysieren, Hypothesen schnell testen, zu einer funktionierenden Lösung führen
• Leistung optimieren (Verarbeitung großer Arrays, nahezu in Echtzeit für bestimmte Aufgaben)
• Mit Forschung und Entwicklung/Ingenieuren interagieren: Anforderungen festlegen, Schnittstellen vereinbaren, Schlüssellösungen dokumentieren

Anforderungen (Muss):
• Starke praktische BasisDSP (Digital Signal Processing)
Python für technische/wissenschaftliche Probleme: NumPy, SciPy (sklearn/pandas/Matplotlib als Tools)
• Grundlegende 700">Funkkommunikationstheorie + Verständnis der SDR-Prinzipien
• Praktische Erfahrung mit SDR (GNU Radio / BladeRF / PlutoSDR oder ähnlich) – es ist wichtig, dass es sich nicht nur um „Artikelebene“ handelt
• Erfahrung mit echten Daten/Signalen und Debugging-Pipelines
• Git (GitHub/GitLab)

Wäre von Vorteil:
• Verständnis/Erfahrung mit Modulationen: LoRa / FSK / PSK / QAM / OFDM usw.
• C/C++ oder MATLAB (für Teile, bei denen Geschwindigkeit/Simulation erforderlich ist)
• Erfahrung in der Echtzeit-/nahezu-Echtzeitverarbeitung großer Datenströme
• CUDA / GPU-Beschleunigung oder andere rechnerische Optimierung Ansätze

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