Das ist der Job
Ihre Aufgaben Einarbeitung in die Thematik, Ermittlung des Stands der Forschung und Technik Konzeption eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems Bewertung und Auswahl geeigneter Bestandteile (LLMs, Datenbanken, Schnittstellen) Exemplarische Umsetzung des Systems Eingeschriebener Student im Bereich Informatik, Mechatronik oder Kunststofftechnik Erste Erfahrung mit LLMs, Datenbanken und Schnittstellen wünschenswert Gute Programmierkenntnisse in Python oder vergleichbar Hands‑on‑Mentalität und Bereitschaft zur selbstständigen Einarbeitung in neue Themen Sehr gute Deutschkenntnisse Interessante Einblicke in die Fertigung technisch anspruchsvoller Produkte Sehr gute Erreichbarkeit mit den öffentlichen Verkehrsmitteln Auf Wunsch kann die Arbeit mit einem Praktikum kombiniert werden #J-18808-Ljbffr
Darum lohnt es sich
Unternehmen, welche die sich ergebenen Chancen ergreifen, können sich damit Wettbewerbsvorteile erarbeiten. Ziel der Arbeit ist es, im Unternehmen vorhandenes Fachwissen mittels geeigneter KI-Verfahren und Schnittstellen den Bedienern von Spritzgießmaschinen zugänglich zu machen, um sie interaktiv bei der Lösung von Problemen zu unterstützen.
Masterarbeit: Künstliche Intelligenz in der Fertigung Ausgangslage und Zielsetzung Künstliche Intelligenz verändert unseren Alltag derzeit in rasanter Geschwindigkeit – sowohl im privaten, wie auch im beruflichem Umfeld. Insbesondere Large Language-Modelle (LLMs), wie ChatGPT, Gemini oder Copilot stehen im Zentrum der aktuellen Dynamik.
Diesen Ansatz, bei dem Informationen mittels LLMs ausgewertet und bereitgestellt werden, nennt man Retrieval-Augmented Generation (RAG).
