Masterand/in - Entwicklung eines KI-Agenten für die Konzeptphase von Straßenfahrzeugen
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Role details
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Job description
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About this job
Das Institut für Fahrzeugkonzepte (FK) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist international anerkannt für die Entwicklung von zukünftigen Straßen- und Schienenfahrzeugen, die eine klima- und umweltgerechte Mobilität ermöglichen, sowie ökonomisch attraktiv und gleichzeitig nutzerzentriert sind. Wir erforschen und demonstrieren die dazu notwendigen Schlüsseltechnologien und pflegen enge Kooperationen mit anderen wissenschaftlichen Einrichtungen sowie Industrie und Politik.
Das erwartet dich
Wir suchen deine Unterstützung im Team zur Gestaltung der Mobilität der Zukunft. Heutzutage spielen Sprachmodelle (Large Language Models (LLMs)) eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung großer Mengen an Informationen. Sie tragen ebenfalls dazu bei, den Zugang zu diesen Unmengen an Informationen massiv zu erleichtern. Aus diesem Grund werden LLMs in vielen Bereichen und Branchen eingesetzt, um verschiedene Aufgaben, wie z.B. Kundenbetreuung und Sprachübersetzung, durchzuführen. Die bemerkenswerten Fähigkeiten von LLMs können auch in ingenieurwissenschaftlichen Bereichen genutzt werden, um Ingenieure bei ihren Aufgaben und Tätigkeiten zu unterstützen. Zusätzlich dazu können LLMs den Wissenstransfer zwischen verschiedenen Ingenieurteams erheblich erleichtern. Aus diesen Gründen ist das Ziel dieser Masterarbeit, LLMs in die Arbeitsabläufe und Prozesse der Ingenieure zu integrieren., * Recherche zum Thema: Model Context Protocol (MCP).
- Aufbau von KI-Agenten basierend auf Knowledge Graphs sowie dem sogenannten Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Integration von MCP mit dem KI-Agenten
Requirements
- Laufendes wissenschaftliches Studium im Bereich Mechatronik, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Luft- und Raumfahrttechnik oder vergleichbarer technischer Studiengang
- Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Python-Kenntnisse (LangChain, Ollama, embeddings, Chroma, …)
- Sehr gute Kenntnisse im Bereich Knowledge Graphs und RAG
- Eigenverantwortung und Engagement
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
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