* Studium: Du studierst Informatik, Mathematik, Physik, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang.
* Programmierung: Du verfügst über gute Python-Kenntnisse sowie erste Erfahrungen mit LLM-Frameworks z.B. Pydantic AI oder LangGraph.
* Theoretisches Fundament: Du kombinierst ein starkes mathematisches Verständnis mit der Fähigkeit, moderne Deep-Learning-Verfahren praktisch anzuwenden.
* Mindset: Du besitzt ein analytisches Mindset und hast Freude daran, Cutting-Edge-Forschung in funktionalen Code zu übersetzen.
* Sprachen: Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Einleitungstext
Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa. Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und PreZero. Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen. Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data & AI, Communication und Workspace. Trage auch du zur digitalen Entscheidungsfreiheit in Europa bei.
Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.
Deine Aufgaben
* Exploration: Du untersuchst Methoden zur Verbesserung der Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von LLM-Applikationen und Multi-Agenten-Systemen.
* Software-Entwicklung: Du entwickelst unsere Python-Library zur Bereitstellung, Kalibrierung und zum Benchmarking von zuverlässigen GenAI- und Agenten-Anwendungen weiter.
* Research-to-Code: Du setzt neueste Forschungsergebnisse (z. B. Uncertainty-aware Agenten, Conformal Language Modeling) direkt in Tools um.
* Praxisanwendung: Du wendest die Library in Kundenprojekten an, unter anderem in den Bereichen LLM-Klassifikation und Agent-Zuverlässigkeit.