Das erwartet dich
In der Abteilung Ausführungsumgebungen und innovative Methoden bringen wir neuartige KI-Methoden und herausfordernde Ausführungsumgebungen zusammen. Insbesondere beschäftigen wir uns mit der energieeffizienten Implementierung von KI für mobile Systeme, Quanten-KI und neuromorphen KI-Ansätzen. Damit stellt die Abteilung innovative KI-Ansätze für die Anwendung für sicherheitskritische Anwendungen bereit.
Wir entwickeln eine Datenbank, die als Wissensbasis für Generative-AI-Anwendungen dient. Der/die Studierende wird eine sichere und zuverlässige Schnittstelle zwischen der Datenbank sowie KI-Agenten und menschlichen Nutzern entwickeln. Zu den Aufgaben gehören die Definition von Datenschemata, die Implementierung einer benutzerbasierten Zugriffskontrolle sowie die Einrichtung der Model Context Protocol (MCP) Integration. Am Ende des Projekts wird der/die Studierende ein Large Language Model (LLM) demonstrieren, das Benutzerfragen beantworten kann, indem es Informationen aus der Datenbank abruft und nutzt.
Deine Aufgaben
* Definition von Datenbankschemata auf Basis der gegebenen Use-Case-Anforderungen
* Deployment und Integration eines bestehenden internen LLMs mit der zentralen Datenbank
* Entwicklung einer sicheren Schnittstelle für KI-Agenten und menschliche Nutzer unter Verwendung moderner Frameworks (z. B. MCP oder A2A)
* Demonstration einer LLM-basierten Anwendung, die in der Datenbank gespeicherte Informationen nutzt
Das bringst du mit
* Laufendes Studium in Informatik oder vergleichbare Ingenieurstudiengänge
* Programmierkenntnisse in Python und/oder C++
* Erfahrung im Umgang mit Docker Containern und Linux Umgebungen
* Gute Kommunikationsfähigkeiten zum Arbeiten in einem interdisziplinären Team
* Gute Englischkenntnisse
* Wissen über Datenbank- und EDV-Systeme