Masterarbeit: KI-Agenten & Simulationsentwicklung

Die modellbasierte Simulationsentwicklung ist zeitintensiv und erfordert umfangreiches Domänenwissen. Im Rahmen dieser sechsmonatigen Masterarbeit bei Bosch Rexroth untersuchen Sie, wie sich dieser Prozess mithilfe koordinierter KI-Agenten beschleunigen lässt. 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. Start: ab Februar / März 2027 oder nach Vereinbarung Dauer: 5 - 6 Monate Benötigte Unterlagen: Bitte Anschreiben, Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, Leistungsübersicht, Prüfungsordnung und ggf. eine gültige Arbeits-/ Aufenthaltserlaubnis der Bewerbung beifügen. Vorteile für unsere Student:innen: • Wahlweise Zimmer in unserer Studenten-WG sowie regelmäßiger Studentenstammtisch • Attraktive Vergütung, Gleitzeitmodell und eine betriebseigene Kantine • Kostenlose Teilnahme an Weiterbildungsprogrammen Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess? Carolin Walz (Personalabteilung) +49 7451 92 1618 Sie haben fachliche Fragen zum Job? Dr. Matthias Blankenberg-Teich (Fachabteilung) +49 9352 18 5700 Weitere Informationen zu uns finden