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Pflichtpraktikum mit ma: continued pre-training von large language models zur ki-domänenadaption

Berlin
Fraunhofer-Gesellschaft
Model
Inserat online seit: 29 April
Beschreibung

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Wir widmen uns der Verbindung von Wissenschaft und Praxis im Bereich industrieller Produktion und bieten anwendungsorientierte Systemlösungen für die ganze Bandbreite industrieller Aufgaben – von der Produktentwicklung über den Produktionsprozess, die Instandhaltung von Investitionsgütern und die Wiederverwertung von Produkten bis hin zu Gestaltung und Management von Fabrikbetrieben.

Unsere Themenschwerpunkte liegen dabei auf der Unterstützung von Mitarbeitenden auf dem Shopfloor bei der Organisation und Durchführung von Tätigkeiten, der datengetriebenen Optimierung von Prozessen im produktionstechnischen Umfeld durch Erfassung, Auswertung und Bereitstellung von Daten im Industrial Internet of Things (IIoT) sowie auf Methoden und Technologien zur energieeffizienten Produktion. Im Bereich der KI-gestützten Wissensverarbeitung wird eine Abschlussarbeit ausgeschrieben, die sich mit der Domänenadaption von Large Language Models (LLMs) durch Continued Pre-Training (CPT) befasst. Ziel ist die Entwicklung eines auf die Produktionstechnik spezialisierten KI-Sprachmodells, das Fachterminologie, technische Zusammenhänge und domänenspezifisches Wissen (z. B. Fertigungsverfahren, Maschinenkomponenten, Normen) besser versteht und verarbeitet als generalistische Basismodelle. Literaturrecherche zum Stand der Technik im Bereich Continued Pre-Training und Domain-Adaptive Pre-Training (DAPT)
Aufbau eines domänenspezifischen Textkorpus aus öffentlichen Datensätzen, technischer Dokumentation, Normen, Fachpublikationen und Produktionsdaten
Evaluation des adaptierten Modells hinsichtlich Perplexity, Fachsprachverständnis und Downstream-Performance (z. B. in RAG-Anwendungen)

Masterstudium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Informationstechnik im Maschinenwesen, Computational Engineering oder verwandte Fachgebiete
Programmierkenntnisse in Python
Erfahrung mit LLM-Frameworks (z. B. Hugging Face Transformers, DeepSpeed)
ein tolles Team und ein offenes, kollegiales Miteinander
flexible Arbeitszeiten, die sich mit Deinem Studium vereinbaren lassen
anschließende Masterarbeit

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden (Vollzeit).
Die Dauer der Abschlussarbeit richtet sich nach den Vorgaben Ihrer Hochschule.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung.

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