FZI Forschungszentrum Informatik sucht eine*n Student*in für eine Masterarbeit zum Einsatz generativer KI im Requirements Engineering, onsite in Karlsruhe. Du entwickelst ein LLM-basiertes Tool zur automatischen Formalisierung von Anforderungen in Boilerplates, baust einen Knowledge Graph auf und evaluierst Embedding-Modelle sowie Fine-Tuning-Ansätze. Du bringst exzellente Python-Kenntnisse, Erfahrung mit KI, Data Science oder LLMs, Eigeninitiative, eine sorgfältige Arbeitsweise und sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse mit; studierst Elektrotechnik, Informatik, Mathematik, Physik oder einen verwandten Studiengang. Wir bieten fachlichen Austausch, praxisnahe Einblicke, moderne Laborausstattung und flexible Arbeitsformen; Abschlussarbeiten werden unvergütet. Bewerben über den Link, bei fachlichen Fragen wende dich an Tobias Schürmann. Tipp: fokussiere im Anschreiben auf relevante Projekte, zeige Interesse an Knowledge Graphs und LLM-Feinabstimmung.
Stundenbasis | Befristet | Karlsruhe |
ab sofort
Generative KI, Large Language Models, Requirements Engineering, Knowledge-Graph
Du hast Lust, in einem innovativen Forschungsumfeld zu arbeiten? Du suchst ein tolles Team, in dem Du Dich weiterentwickeln und einbringen kannst? Und vor allem: Du willst die Zukunft aktiv mitgestalten? Dann bist Du bei uns am FZI genau richtig!
Wir sind eine gemeinnützige Forschungseinrichtung und beschäftigen uns mit spannenden und abwechslungsreichen Aufgaben der Informatik-Anwendungsforschung. Unsere Aufgabe ist neben dem Transfer unserer Forschungsergebnisse in Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft auch die Aus- und Weiterbildung von zukünftigen Fach- und Führungskräften für den digitalen Wandel.
Der Forschungsbereich Embedded Systems and Sensors Engineering (ESS) erforscht und entwickelt Methoden und Werkzeuge für den Entwurf zuverlässiger eingebetteter elektronischer Systeme.
Eine zentrale Herausforderung im Requirements-Engineering besteht darin, die Konsistenz und Qualität von Anforderungen in natürlicher Sprache sicherzustellen, die oft von verschiedenen Stakeholdern in unterschiedlichen Stilen verfasst werden. Diese Abschlussarbeit befasst sich mit einem LLM-basierten Tool zur automatischen Formalisierung von Anforderungen in natürlicher Sprache in standardisierten Vorlagen, sogenannten Boilerplates. Die formalisierten Anforderungen werden verwendet, um einen Knowledge-Graphen zu erstellen, der sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbar ist und der in das LLM zurück gespeist werden kann, um die Qualität zukünftiger Formalisierungen zu verbessern.
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Fachliche Fragen zur Stelle beantwortet Dir gerne Tobias Schürmann.
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