Arbeitsumfeld
Im Test & Integration Center bei der technischen Entwicklung von VW Nutzfahrzeuge werden die Steuergeräte zukünftiger Fahrzeuge in einem integrierten Verbund auf einwandfreie Funktionalität geprüft. Zusätzlich wird die Testinfrastruktur entwickelt. Nach der "End-to-End-Testing"-Methodik werden Prüfstände aufgebaut, die das reale Steuergerätenetzwerk enthalten und es ermöglichen, konventionelle und ADAS-Funktionen in einer virtuellen Umgebung zu testen – ohne dass Testfahrzeuge erforderlich sind. Eine effiziente Wissenstransfer ist dabei essentiell, damit das aufgebaute Know-How den Kolleginnen und Kollegen stets zur Verfügung steht. Im Rahmen einer Abschlussarbeit sollen zu diesem Zweck die Anwendungspotenziale von KI und Large Language Modells ermittelt werden.
Mögliche Aufgaben dieser Rolle
* Aufzeigen des Bedarfs an einem LMM (Large Language Modells) im Wissensmanagement
* Vergleichen verschiedener Modelle und Herangehensweisen
* Durchführen einer Kosten-Nutzen-Analyse zur Bewertung der Einsatzmöglichkeiten der verschiedenen Modelle
* Identifizieren der Probleme und Herausforderungen bei der Entwicklung und Implementierung
* Auswählen und Implementieren des ausgewählten LMMs
Anforderungen an die Qualifikation
* Studierende im Master der Fachrichtung Informatik, Business Management, Artificial Intelligence, Digitale Transformation oder vergleichbare Studienrichtung
* Gute bis sehr gute Studienleistungen
* Deutsch und Englisch Sprachniveau B2
* Interesse an Künstlicher Intelligenz, LMMs sowie an dem Wissenstransfers
* Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
* Eigeninitiative und Teamfähigkeit
Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen
* Lebenslauf
* Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
* Aktueller Notenspiegel
* Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
* Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen/Bürger
Keywords
KI, AI, LLM, Chatbot, Effizienzsteigerung, Wissenstransfer, Know-How Transfer, Prozessoptimierung, Konzeptentwicklung, ChatGPT, Copilot
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Kontakt für diese Ausschreibung: Tanja Oberbeck