Masterarbeit: KI-Agenten & Simulationsentwicklung

In allen Bereichen schätzen wir das Know-how und das Engagement unserer Mitarbeitenden und ermöglichen dynamische Karrieren in einem internationalen Umfeld.

Rund 32.000 Menschen in über 80 Ländern - und ein Unternehmenszweck: „We move industries to make our planet a better place.”

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Aufgaben

Im Fokus stehen dabei Agentic Engineering, die Entwicklung kontrollierbarer agentenbasierter Workflows sowie der Einsatz lokaler KI-Modelle.

Ihre Aufgaben umfassen:

• Analyse von Mustern, Anti-Mustern und typischen Hindernissen beim Aufbau agentenbasierter Workflows, insbesondere zur Vermeidung und Erkennung von Halluzinationen
• Entwicklung eines Harness-Engineering-Ansatzes auf Basis von LangChain und LangGraph zur strukturierten Steuerung von Abläufen, Werkzeugzugriffen und Prüfschritten
• Untersuchung des Übergangs von Cloud-basierten zu lokalen KI-Modellen einschließlich Vortraining und Fine-Tuning
• Bewertung der Leistungsfähigkeit hinsichtlich Tokenverbrauch und Rechenleistung sowie Absicherung der Ergebnisqualität durch systematische Evals und definierte Prüffälle
• Untersuchung aus UX-Sicht, wie entwickelte Simulationen mit oder ohne Unterstützung durch einen KI-Agenten intuitiv in den produktiven Einsatz überführt werden können
• Entwicklung eines praxistauglichen, kontrollierbaren und übergabefähigen Ansatzes für die KI-gestützte Simulationsentwicklung

• Ausbildung: Sie absolvieren ein Masterstudium in Informatik, Künstlicher Intelligenz / Data Science, Computational Engineering, Ingenieurinformatik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang.
• Programmierung und KI: Sie verfügen über sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie fundierte praktische Erfahrung mit LangChain und LangGraph (State Management, Routing, Tool-Integration).
• LLM-Know-how: Sie bringen Kenntnisse in Prompt-Engineering-Mustern, Structured Outputs und Methoden zur Vermeidung und Erkennung von Halluzinationen sowie im Umgang mit Open-Source-LLMs (z. B. Llama, Mistral), Fine-Tuning (z. B. PEFT/LoRA) und Modellanpassung mit.
• Weiterführende Kenntnisse: Idealerweise verfügen Sie über:
• Grundkenntnisse in modellbasierter Simulation und Engineering-Workflows (z. B. Matlab/Simulink, Modelica, FMU)
• erste Erfahrungen mit systematischen LLM-Evals und dem Benchmarking von Token-Effizienz und Hardware-Ressourcen (Inferenzlatenz, VRAM)
• Interesse an Mensch-KI-Interaktion und Interface-Usability für den produktiven Einsatz
• Erfahrung mit Git, Docker und Inferenz-Engines für lokale Modelle (z. B. vLLM, Ollama)
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie arbeiten:
• analytisch und lösungsorientiert und zerlegen komplexe ingenieurtechnische Probleme systematisch, um diese softwareseitig abzubilden
• strukturiert und qualitätsbewusst mit hohem Anspruch an robuste Softwarearchitekturen, Fehlerbehandlung und wissenschaftliche Validierung (Harness Engineering)
• eigenständig und arbeiten sich intensiv in aktuelle KI-Entwicklungen ein
• Sprachen: Sie verfügen über fließende Deutsch- oder sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Dauer: 5 - 6 Monate

• Work-Life-Balance: Flexibles Arbeiten hinsichtlich Zeit, Ort und Arbeitsmodell.
• Gesundheit und Sport: Breites Angebot an Gesundheits- und Sportaktivitaeten.
• Kinderbetreuung: Vermittlungsservice fuer Kinderbetreuungsangebote.
• Mitarbeiterrabatte: Verguenstigungen fuer Mitarbeiter.
• Freiraum fuer Kreativitaet: Freiraeume fuer kreatives Arbeiten.
• Betriebliche Sozialberatung und Pflege: Sozialberatung und Vermittlungsservice fuer Pflegedienstleistungen.

Die zukuenftige Personalabteilung oder der Fachbereich informiert gerne ueber den individuellen Leistungskatalog.

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