Eines der größten Herausforderungen im Kontext von Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der kontinuierliche Aufbau und die Pflege einer aktuellen Wissensbasis (Knowledge Base, KB). Neue Informationen einfach nur hinzuzufügen reicht nicht aus: Sie müssen intelligent mit bestehenden Inhalten abgeglichen, bewertet und transparent zusammengeführt werden.
In deiner Masterarbeit entwickelst du Konzepte und Prototypen, wie neue Wissenseinträge mit bestehenden Strukturen abgeglichen und zusammengeführt werden können. Im Mittelpunkt können autonome oder semi-autonome Agenten stehen, die auf die KB zugreifen, Veränderungen bewerten und aktiv zur Qualitätssicherung beitragen. Ziel ist es, nachvollziehbare Prozesse zu schaffen, die für Menschen transparent und validierbar bleiben.
* Du analysierst bestehende RAG-Architekturen und identifizierst Herausforderungen im Kontext von Wissens-Updates und Konsistenz
* Du entwickelst Methoden, um neue Informationen mit bestehendem Wissen zu vergleichen, zu bewerten und sinnvoll zu integrieren.
* Du konzipierst und implementierst einen prototypischen Ansatz, z. B. auf Basis von Agentensystemen oder automatisierten Pipelines
* Du definierst Metriken und Kriterien für Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Qualität des Wissens-Mergings
* Du evaluierst deinen Ansatz anhand realer oder simulierter Daten und dokumentierst die Ergebnisse wissenschaftlich sauber
* Du arbeitest eng mit unseren Fachbereichen und Research-Abteilungen zusammen
* Du unterstützt bei der Weiterentwicklung unserer internen RAG-Lösungen und bringst deine Erkenntnisse direkt in die Praxis ein.
Profil
* Du studierst Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz, Software Engineering, Wirtschaftsinformatik oder einen verwandten Studiengang
* Du hast ein starkes Interesse an Large Language Models, Wissensrepräsentation, Retrieval-Systemen und Agentensystemen
* Du besitzt gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python) und idealerweise Erfahrung mit Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder ähnlichen Tools
* Du hast ein Verständnis für Datenstrukturen, Embeddings, Vektor-Datenbanken und Machine Learning Workflows sowie LLMs, KI-Agenten, (Vektor-)Datenbanken und agentische Workflows
* Du arbeitest analytisch, strukturiert und hast Freude daran, komplexe Probleme theoretisch und praktisch zu lösen
* Du hast Lust, eigenständig zu forschen, neue Konzepte auszuprobieren und die Zukunft moderner Wissensmanagementsysteme aktiv mitzugestalten
* Du bringst gute Kommunikationsfähigkeiten mit und dokumentierst Ergebnisse klar und verständlich
Benefits
* Ist dir Work-Life-Balance wichtig?Bei uns bist du örtlich flexibel und profitierst von flexiblen Arbeitszeiten. Hybrides Arbeiten und bis zu 90 Tage Remote-Arbeit aus dem Ausland sind möglich. 30 Tage Urlaub?Selbstverständlich!
* Dein Start: Sofortiger Einstieg mit unbefristetem Vertrag und intensivem Onboarding. Freu dich auf Welcome Days, unterschiedliche Standorte und ein Patenprogramm während der Einarbeitungszeit.
* Lust einen Mercedes zu fahren?Mit unseren Mercedes Benz Members Mitarbeiter Konditionen profitierst du von attraktiven Konditionen beim Kauf/Leasing sämtlicher Mercedes-Benz Modelle.
* Gesundheit fördern?Mit Wellhub nutzt du vergünstigt unzählige Sport-, Freizeit- und Wellnesseinrichtungen, Onlinekurse und Personaltraining.
* Zudem gibt es einen Zuschuss zur betrieblichen Altersvorsorge .
*Die aufgeführten Mitarbeitervorteile können je nach Position und Standort abweichen.