Stellenangebot: Masterarbeit: KI-Agenten & Simulationsentwicklung bei Robert Bosch GmbH

Job Title: Masterarbeit: KI-Agenten & Simulationsentwicklung\n\nJob Description:

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

Qualifications:

• 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

Additional Information:

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 Sie auch auf www.boschrexroth.de/karriere sowie auf unseren Social Media Kanälen, beispielsweise Instagram.

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