Was erwartet Sie?
- Sie führen eigenständig Literaturrecherchen durch, um den aktuellen Stand der Technik zu analysieren und zu bewerten.
- Sie konzipieren datengetriebene Methoden, indem Sie Hypothesen aufstellen, Evaluationskriterien definieren und eine Roadmap entwickeln.
- Sie entwickeln innovative Lösungsansätze basierend auf Sprachmodellen, wie Retrieval Augmented Generation (RAG), Anomalie- und Abweichungserkennung sowie Fehlerursachen-Analytik.
- Sie erforschen und setzen prototypisch skalierbare Mixture-of-Experts-Modelle um, um die Anomalieerkennung in automobilen Steuergeräte-Logs effizienter zu gestalten.
- Sie bauen ein prototypisches System zur automatisierten Generierung erklärbarer Diagnose-Regeln auf, indem Sie große Sprachmodelle und deren Schlussfolgerungsfähigkeiten nutzen.
- Sie entwickeln Datenpipelines in der Cloud, die Diagnose- und Protokolldaten (UDS, CAN, DoIP) sicher und effizient verarbeiten, einschließlich Ingestion, Qualitätssicherung und Anonymisierung.
- Sie validieren Ihre Ansätze an Real-Daten, erstellen Benchmarks und erbringen Wirksamkeitsnachweise.
- Sie entwickeln prototypische Tools und Services für Entwicklung, Produktion und After-Sales und dokumentieren diese umfassend.
- Sie erstellen Publikationen und achten auf die Einhaltung von Datenschutz, Informationssicherheit und AI-Governance.
Was zeichnet Sie aus?
- Sie haben ein erfolgreich abgeschlossenes Masterstudium im Bereich Informatik, Data Science, Elektrotechnik, Fahrzeugtechnik oder einem vergleichbaren Studiengang
- Sie haben Erfahrung in Python für Datenverarbeitung/ML sowie Git und Cloud‑Datenverarbeitung.
- Sie kennen die Grundlagen zu Large Language Models (z. B. Prompting, RAG/Retrieval Augmented Generation, Evaluierung) und klassischen Machine Learning‑/Statistikverfahren.
- Sie haben Kenntnisse in automotive Diagnose/Kommunikation (UDS/Unified Diagnostic Services, CAN/Controller Area Network, DoIP/Diagnosis over Internet Protocol) oder hohe Bereitschaft zur Einarbeitung.
- Sie bringen erste Erfahrung im Publizieren wissenschaftlicher Erkenntnisse mit.
- Sie bringen Idealerweise Kenntnisse in Search- und Graph-Technologien wie Elasticsearch und Neo4j mit.
- Sie haben Idealerweise erste Erfahrung im Publizieren wissenschaftlicher Erkenntnisse.
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