Fakultät V – Verkehrs- und Maschinensysteme, Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb – Industrielle Informationstechnik

Studentische Beschäftigung mit 40 Monatsstunden

Ihre Aufgaben

Im Projekt ReKonIK arbeitet das Fachgebiet Industrielle Informationstechnik (IIT) an der Erstellung eines KI-Assistenten zur Erstellung, Übersetzung und Analyse von System Modellen. Der KI Assistent basiert u.a. auf einem Knowledge Graphen, der mit einem Large Language Model integriert wird.

Ihre Aufgaben umfassen:

• Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung technischer Schnittstellen (APIs) mittels FastAPI oder Flask zur Kopplung von SysML-v2-Modellierungswerkzeugen, Knowledge Graphs und dem KI-Assistenten (40%)
• Unterstützung beim Aufbau und der technischen Implementierung maschinenlesbarer Wissensbasen zur Darstellung der Zusammenhänge zwischen Personen, Modellen und Werkzeugen (30%)
• Unterstützung bei der Integration generativer KI-Modelle (LLMs) zur Realisierung spezifischer Interaktionstypen, wie der Übersetzung zwischen verschiedenen domänenspezifischen Sprachen (DSLs) (20%)
• Unterstützung bei der Aufbereitung technischer Nutzdaten und Metadatenformate sowie Unterstützung bei der Dokumentation des prototypischen Demonstrators (10%)

Ihr Profil

Muss-Kriterien:

• Grundkenntnisse in der Informatik
• Sehr gute Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche:
• Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung in der Entwicklung von Web-Schnittstellen (APIs) mittels FastAPI oder Flask zur Anbindung verschiedener Softwarekomponenten
• Knowledge Graphs (insbesondere Neo4j und Cypher) sowie Strukturierung domänenspezifischer Wissensbasen
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann-Kriterien (kein Muss, sondern wünschenswerte Kompetenzen):

• Gute Kenntnisse an der Modellierungssprache SysML v2, insbesondere in Bezug auf neue Modellierungselemente sowie deren technische Abbildung
• Gute Kenntnisse in der Erstellung von Ontologien und Definition semantischer Äquivalenzen zwischen verschiedenen Datenstrukturen oder Sprachen
• Erste Erfahrungen im Umgang mit strukturierten Datenformaten (JSON oder JSON-LD) für den Austausch von Metadaten und technisch-inhaltlichen Nutzdaten
• Selbstständiges und flexibles Arbeiten, Interesse an Kommunikation, Zuverlässigkeit

Hinweise zur Bewerbung

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Zhang, Zhenghan
Besetzungszeitraum: sofort befristet zum 31.12.2028
Bewerbung an: zhang@tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.

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Fakten

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