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
Kontakt: Sarah Disch