Als Teil der Gerhard Schubert GmbH sind wir ein junger Entwicklungsstandort im Herzen von Dresden, nahe der Technischen Universität Dresden, dafür verantwortlich, anspruchsvolle Softwarelösungen am Rande des technisch Machbaren im Bereich Robotik, Robotersteuerung, Predictive Maintenance sowie Simulation zu entwickeln. Unser Machine Learning-basierter Bahnplaner berechnet aus einer Reihe von anzufahrenden Positionen eine optimale Bewegung für unsere Industrieroboter. Die endgültige Qualität der Bewegung hängt damit entscheidend von den Eingaben des Nutzers ab. Um die Geschwindigkeit und Taktzeiten unserer Roboter zu verbessern, planen wir ein Prüf- und Vorschlagssystem für diese Roboterprogramme zu entwickeln. Wir möchten dem Nutzer einen interaktiven AI-Agenten bereitstellen, der sowohl auf Basis von Dokumentationen und Beispielen als auch durch die eigenständige Ausführung von Simulationen dem Nutzer sinnvolle Änderungen vorschlagen kann, die dazu führen, dass der Roboter effizienter eingesetzt wird. Dazu suchen wir deine Unterstützung. Deine Aufgaben bei uns Recherchieren und Bewerten moderner KI-Ansätze wie Agentic Workflows und Domain Adaption auf Basis bestehender Large Language Models (LLMs) Konzipieren und Implementieren einer Wissensbasis mit Retrieval-Augmented-Generation (z. B. Vektorsuche, Hybrid Retrieval, Query Rewriting) inklusive Evaluation von Antwortqualität und Nachvollziehbarkeit Entwickeln von Schnittstellen zur Motion-Library und Integrieren der Bahnplanungssoftware zur Simulation und Validierung von Roboterprogrammen via Function Calling in einer Sandbox Aufbereiten und Generieren synthetischer sowie realer Beispieldaten unter Nutzung bestehender Dokumentationen, Tests und Schulungsunterlagen Evaluieren verschiedener lokaler und Cloud-basierter LLMs hinsichtlich Performance, Kosten, Datenschutz und Reasoning-Fähigkeit sowie Testen und Dokumentieren der Systemqualität Das bringst du mit Studium im Bereich Informatik, Mathematik, Elektrotechnik oder vergleichbar Sehr gute Kenntnisse in Python sowie sicherer Umgang mit Entwicklungsumgebungen wie Conda und Visual Studio Code Erste praktische Erfahrung mit Large Language Models, LLM-Agenten oder MCP/Skills-Architekturen Idealerweise Grundverständnis für Robotik, Simulation und mathematische Modellierung von Robotersystemen Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und Freude daran, neue Technologien praxisnah zu erproben Darauf kannst du dich freuen Ein Familienunternehmen, das Wert auf eine starke Gemeinschaft und einen wertschätzenden Umgang miteinander legt Große Freiräume im täglichen Arbeiten, sodass sich eine Eigendynamik entwickeln kann Ein innovatives Umfeld, das geprägt ist von dem Drang, immer bessere Maschinen für unsere Kunden zu bauen Eine Kantine am Standort, die jeden Tag frisch für uns kocht Arbeitgeberzuschuss zum Frühstück und Mittagessen in der Kantine Wertvolle, praktische Einblicke in die Robotik Einen Mentor, der dir jederzeit bei Fragen zur Seite steht