Wissenschaft & Forschung Jobs

HubSpot-Architektur & CRM-Steuerung: Du hältst unser zentrales System sauber, transparent und skalierbar. Du erstellst und pflegst Custom Properties, Listen, Segmentierungen und Lifecycle-Stufen. Lead Management & RevOps-Schnittstelle: Du definierst und optimierst unser Lead-Scoring-Modell.

Durchführung von Fachseminaren und Weiterbildungen zur europäischen KI-Verordnung. Vermittlung komplexer juristischer und technischer Sachverhalte in verständlicher, praxisorientierter Form. Eigenverantwortliche didaktische Durchführung der Seminare anhand unserer bestehenden Schulungsunterlagen.

Einführung und Weiterentwicklung von KI-Anwendungen im Unternehmen. Identifikation sinnvoller Einsatzmöglichkeiten für KI in den Fachbereichen. Implementierung und Betreuung von Lösungen wie Microsoft Copilot und weiteren KI-Tools sowie Agenten. Automatisierung von Prozessen und Workflows. Schulung und Unterstützung unserer Mitarbeitenden im Umgang mit KI.

führen Lehrveranstaltungen in den Bachelor-/Masterstudiengängen des Fachbereiches in deutscher und englischer Sprache durch. setzen Forschungs- und Entwicklungsarbeiten um, akquirieren und leiten Drittmittelprojekte und beteiligen sich am Wissenschaftstransfer. entwickeln und nutzen bioinformatische und KI-Werkzeuge in Lehre und Forschung.

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

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

Vermittlung von Kenntnissen zu: Daten, Prognosen, Wissensgewinnung und deren Umsetzung Datenaufbereitung und Datenbereitstellung Reporting und Optimierung von Prozessen Grundausbildung zu den Themen Software-Engineering und Anwendungsentwicklung Testen und Analysieren von technischen Lösungen sowie Evaluierung von bestehender Software

Beschäftige Dich mit Künstlicher Intelligenz, Daten und modernen Technologien und lerne, wie diese im Finanzumfeld eingesetzt werden können. Probiere Dich in verschiedenen Bereichen wie Cyber Security, Data Science, IT-Consulting und Software Engineering aus.

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.

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen für Produktions- und Entwicklungsprozesse, Analyse großer Produktions-, Qualitäts- und Prozessdatensätze, Erstellung von Dashboards und Datenmodellen für datengestützte Entscheidungsfindung, Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Qualitätsverbesserung, Automatisierung von Reporting und Datenanalyse, Umsetzung von Industrie-4.0- und Smart-Factory-Projekten, Digitalisierung von Produktions- und Geschäftsprozessen

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.

KI-Readiness: Du analysierst gemeinsam mit Kunden Pain Points in ITSM-Prozessen und machst sichtbar, wo Künstliche Intelligenz einen konkreten Mehrwert schaffen kann. Use-Case-Strategie: Du entwickelst und priorisierst KI-Use-Cases mit Fachbereichen, IT und Management und überführst sie in realistische, messbare Umsetzungsroadmaps.

Konzeption neuer Fortbildungsangebote zu KI, Legal Tech und juristischer Transformation. Entwicklung von praxisorientierten KI-Anwendungen wie Prompt-Bibliotheken, Templates, Agenten-Konzepten und Arbeitshilfen und deren Transfer in die Fortbildungsangebote der Fachinstitute des DAI. Vernetzung und Zusammenarbeit mit allen Fachbereichen zur Entwicklung innovativer Lernangebote. Mitwirkung an KI-gestützten Lern- und Assistenzsystemen des DAI, projektbezogen auch mit Unterstützung externer Dienstleister. Durchführung der damit verbundenen rechtlichen Prüfungen, insbesondere zu KI-Regulierung, Datenschutz, Urheberrecht, Haftungsfragen und berufsrechtlichen Anforderungen.

Projekte: Vom ersten Konzept bis zur technischen Umsetzung übernimmst du Verantwortung für Projekte mit Fokus auf KI-Systeme. Strategien: Du entwickelst konkrete KI-Lösungsansätze und berücksichtigst dabei die Anforderungen anspruchsvoller, regulierter Umfelder. Technologien: Mit Blick auf den Projektkontext wählst du geeignete Werkzeuge aus und prüfst ihre Umsetzbarkeit in realen Szenarien. Architekturen: Beim Design komplexer Systeme behältst du ethische Prinzipien sowie rechtliche Anforderungen im Blick und integrierst sie in deine Architekturentscheidungen.