Wissenschaft & Forschung Jobs in Neumarkt in der Oberpfalz

Analyse bestehender Entwicklungsprozesse und ihrer Dokumentation sowie Identifikation systematischer Lücken Strukturierung, Harmonisierung und Überführung heterogener Prozess- und Wissensdokumentationen in das entwickelte Metamodell sowie Aufbau einer maschinenlesbaren Wissensbasis Entwicklung eines Metamodells und eines standardisierten Erhebungsschemas für maschinen- und menschenlesbare Prozess- und Wissensdokumentation

Unterstützung beim Aufbau einer sicheren AI-Agenten-Plattform im Enterprise-Umfeld Integration von SQL, APIs und LLMs Entwicklung von Human-in-the-Loop-Workflows Umsetzung von Datenschutz, Security, Guardrails und Monitoring Evaluation lokaler und cloudbasierter AI-Modelle Entwicklung von Lösungen zur Datenanalyse und Prozessautomatisierung

Sie übernehmen die Konzeption, Entwicklung und Implementierung neuer Methoden sowie deren Validierung in Simulationen und Hardware-in-the-Loop-Tests mit Quadcoptern unterschiedlicher Größe und Onboard-Rechnersystemen. Sie entwickeln eigene wissenschaftliche Fragestellungen und Forschungsideen im Themenfeld der Professur und treiben diese selbstständig voran.

Vertretung des Fachgebiets KI-gestützte Softwareentwicklung in der Lehre und in der angewandten Forschung Ausbau und Weiterentwicklung des Lehrangebots im Bereich Softwareentwicklung, insbesondere vor dem Hintergrund der zunehmenden KI-Unterstützung und Automatisierung von Softwareentwicklungsprozessen Entwicklung von Lehrangeboten zur KI-gestützten und agentischen Softwareentwicklung

Welche Kernprozesse eines Transformation Management Office eignen sich für eine KI-basierte Unterstützung oder Automatisierung? In welchem Umfang können generative KI und Machine-Learning-Ansätze die Qualität und Effizienz von Reporting-, Risiko- und Maßnahmenmanagementprozessen verbessern? Welche organisatorischen, technologischen und datenbezogenen Voraussetzungen sind für die Einführung eines AI-Powered TMO erforderlich?

Analyse bestehender Berechnungs- und Auslegungsverfahren in der Wasser- und Abwassertechnik. Aufbereitung und Auswertung vorhandener Prozess- und Anlagendaten. Untersuchung geeigneter KI- und Machine-Learning-Methoden. Entwicklung eines Modells zur Unterstützung technischer Berechnungen und Auslegungsprozesse. Vergleich der KI-gestützten Ergebnisse mit konventionellen Berechnungsmethoden.