Deine Aufgaben bei uns

• Recherchieren und Bewerten moderner KI-Ansätze wie Agentic Workflows und Domain Adaption auf Basis bestehender Large Language Models (LLMs)
• Konzipieren und Implementieren einer Wissensbasis mit Retrieval-Augmented-Generation (z. B. Vektorsuche, Hybrid Retrieval, Query Rewriting) inklusive Evaluation von Antwortqualität und Nachvollziehbarkeit
• Entwickeln von Schnittstellen zur Motion-Library und Integrieren der Bahnplanungssoftware zur Simulation und Validierung von Roboterprogrammen via Function Calling in einer Sandbox
• Aufbereiten und Generieren synthetischer sowie realer Beispieldaten unter Nutzung bestehender Dokumentationen, Tests und Schulungsunterlagen
• Evaluieren verschiedener lokaler und Cloud-basierter LLMs hinsichtlich Performance, Kosten, Datenschutz und Reasoning-Fähigkeit sowie Testen und Dokumentieren der Systemqualität

Das bringst du mit

• Studium im Bereich Informatik, Mathematik, Elektrotechnik oder vergleichbar
• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie sicherer Umgang mit Entwicklungsumgebungen wie Conda und Visual Studio Code
• Erste praktische Erfahrung mit Large Language Models, LLM-Agenten oder MCP/Skills-Architekturen
• Idealerweise Grundverständnis für Robotik, Simulation und mathematische Modellierung von Robotersystemen
• Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und Freude daran, neue Technologien praxisnah zu erproben