KI-basierte Tools wie Claude Code oder GitHub Copilot verändern die Softwareentwicklung radikal, erzeugen aber oft Code mit versteckten Sicherheitslücken. Das Problem: Aktuelle Modelle verstehen meist die Syntax, aber nicht die tieferliegende Semantik von Schwachstellen. Im Projekt SMACKS (Schwachstellenmanagement von Anfälligkeiten im Code der KI-gestützten Softwareentwicklung) erforschen wir LLM-gestützte Technologien zur Erkennung und Behandlung von Sicherheitsschwachstellen. SMACKS ist ein Gemeinschaftsprojekt des Instituts für Sicherheit Vernetzter Systeme (ISVS) und des Instituts für Intelligente Systeme (IIS) an der Schnittstelle zwischen IT-Sicherheit und maschinellem Lernen in der Fakultät für Informatik und Informationstechnik.
Im Rahmen dieses Projekts verstärken wir unser Team am Institut für Sicherheit Vernetzter Systeme (ISVS) mit Fokus auf effizienter Integration von Large Language Models (LLMs) in bestehende Schwachstellenmanagement- und Softwareentwicklungsprozesse. Ihr Schwerpunkt liegt dabei auf der Erforschung und Entwicklung KI-gestützter Prozesse für ein modernes Schwachstellenmanagement in der Softwareentwicklung. Sie untersuchen, wie LLMs effizient in bestehende Entwicklungsprozesse, CI/CD-Pipelines und Sicherheitswerkzeuge integriert werden können, um Schwachstellen in KI-generiertem Code zuverlässig zu erkennen und die sichere Softwareentwicklung nachhaltig zu unterstützen. Gemeinsam mit unseren Praxispartnern entwickeln und evaluieren Sie prototypische Lösungen und übertragen diese in reale Entwicklungsumgebungen. Dabei besteht die Möglichkeit, die Arbeiten im Rahmen einer Promotion wissenschaftlich zu vertiefen.
Unsere Rahmenbedingungen:
- Eingruppierung erfolgt entsprechend der Aufgabenübertragung und persönlicher Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV‑L
- Beschäftigungsumfang beträgt bis zu 100 %
- Die Stelle ist zunächst bis 31.03.2030 befristet
- Es besteht die Möglichkeit zur Promotion
Ihre Aufgaben:
- Erforschung effizienter Integrationsstrategien für LLMs in Entwicklungs- und Schwachstellenmanagementprozesse
- Entwicklung von Schnittstellen zwischen LLM-basierten Analyseverfahren, Entwicklungswerkzeugen und Datenquellen
- Implementierung und Weiterentwicklung von Forschungsprototypen sowie deren Validierung in praxisnahen Anwendungsszenarien
- Aufbau und Evaluation eines integrierten Schwachstellenmanagementprozesses anhand wissenschaftlicher Benchmarks und realer Softwareprojekte unserer kooperierenden Industriepartner
- Analyse und Optimierung bestehender Entwicklungs- und Sicherheitsprozesse
- Publikation und Präsentation der Forschungsergebnisse
Ihr Profil:
- Hervorragender Masterabschluss in Informatik
- Umfangreiche und praktische Kenntnisse in den Bereichen Sichere Softwareentwicklung (Python, C++), Softwarequalität und Testing
- Fundierte Kenntnisse im Umgang mit Schnittstellen, Datenbanken und Backend Anwendungen
- Fundierte Grundlagen im Bereich des Maschinellen Lernens
- Praktische Erfahrung in der Anwendung oder im Tuning von LLMs mit modernen Toolchains
- Interesse an der Schnittstelle zwischen IT-Sicherheit und Generativer KI
Wir bieten
- Eine wertschätzende Kultur und ein kollegiales Arbeitsklima
- Ein flexibles Arbeitszeitmodell mit der Möglichkeit zum Homeoffice
- 30 Urlaubstage im Jahr; zusätzlich Sonderurlaub bei persönlichen Ereignissen
- Sabbatical-Angebot
- Ein umfassendes Weiterbildungs- und Schulungsangebot; Sprachkurse
- Vielfältige und interessante Angebote zum BGM (z.B. Jobrad, Gesundheitskurse)
- Unterstützung Ihrer Mobilität mit dem bezuschussten JobTicket BW
- Maßnahmen im Rahmen der familiengerechten Hochschule®
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum
14.08.2026
über unser
. Bitte geben Sie die Kennziffer
IT/2614
an.
Annika Schimpl
Hochschule Esslingen
Kanalstraße 33
73728 Esslingen
Tel 0711 397-3021
Weitere Information zur Stelle gibt Ihnen gerne Herr Prof. Dr. Heer,
Die Informationen zur Erhebung von personenbezogenen Daten finden Sie hier:
Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte recruitingapp-5456.de.umantis.com.