Masterarbeit: Agentenbasiertes LLM für die Bewertung von Tools

Safe Intelligence – das ist der Markenkern des Fraunhofer-Instituts für Kognitive Systeme IKS . Vernetzte Kognitive Systeme sind der Innovationstreiber in vielen Anwendungsbereichen, etwa in der Mobilität, im Gesundheitswesen, oder der Automatisierung in der Industrie. Dabei spielen disruptive Technologien wie künstliche Intelligenz oder Quantencomputing eine zentrale Rolle. Das Fraunhofer IKS forscht daran, dass entsprechende Anwendungen zuverlässig und nachweislich sicher sind. Wir denken Resilienz und Intelligenz zusammen.

Was Du bei uns tust

Fortschritte in agentenbasierten KI-Ansätzen gewinnen in der Industrie aufgrund ihrer breit gefächerten Anwendungsmöglichkeiten zunehmend an Bedeutung. Diese Masterarbeit zielt darauf ab, innovative Methoden zur Bewertung und Klassifizierung von Ingenieurwerkzeugen unter Nutzung dieser fortschrittlichen Methoden zu erforschen. Durch den Fokus auf die Werkzeugbewertung mittels agentischer KI versuchen wir das Risiko systematischer Fehler in sicherheitskritischen Systemen zu minimieren.

Deine Verantwortlichkeiten:

• Durchführung einer Literaturrecherche mit Schwerpunkt auf Methoden zur Werkzeugbewertung
• Entwurf und Implementierung eines Frameworks unter Verwendung agentenbasierter KI-Ansätze
• Durchführung und Auswertung von Experimenten
• Zusammenarbeit mit Sicherheitsexpert*innen, um Einblicke zu gewinnen und das Framework zu validieren
• Aufbau einer webbasierten Plattform zur Präsentation der Ergebnisse
• Erstellung von Dokumentation für den experimentellen Prozess und die entwickelte Plattform.

Was Du mitbringst

Idealerweise

• Studium an einer Universität in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich (die formalen Voraussetzungen für die Aufnahme einer Masterarbeit an einer deutschen Hochschule sind erfüllt)
• Fundierte Programmierkenntnisse, insbesondere in Python
• Erfahrung mit KI-Technologien, einschließlich LLMs, RAGs und Agenten (z. B. LangChain)
• Erfahrung im Training und Fine-tuning von KI-Modellen (z. B. unter Verwendung von SLURM)
• Kompetenz in der Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen (GUI)
• Starkes analytisches Denken und Aufmerksamkeit für Details
• Fähigkeit, eigenständig Forschung zu betreiben und Erkenntnisse in praktische Umsetzungen zu übertragen.

Zusätzliche Fähigkeiten wären wünschenswert:

• Teilnahme an KI-Projekten, die auf GitHub präsentiert werden
• Vertrautheit mit Webentwicklungs-Frameworks wie React, Django oder Flask
• Kenntnisse der ISO 26262 und Vertrautheit mit sicherheitskritischen Systemen.

Was Du erwarten kannst

• Modernes Forschungsumfeld mit enger Anbindung an die Industrie
• Hybride Arbeitsumgebung, die Remote- und Vor-Ort-Zusammenarbeit kombiniert
• Kollaborative und innovative Teamatmosphäre.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen beantworten Dir gerne:

Dr. Núria Mata: [email protected]
Dr. Reiner Birkl: [email protected]

Bei weiteren Fragen bitte an unsere Kolleg*innen aus der HR-Abteilung wenden: [email protected]

Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS

Kennziffer: 79421 Bewerbungsfrist: