Masterarbeit zum LLM-integrierten Assistenten zur Fehlersuche in Flugzeugen (m/w/d) - Ingenieur
Wir suchen
Wir suchen einen enthusiastischen Praktikanten für die Entwicklung eines KI-gestützten Assistenten zur Fehlerbehebung bei Flugzeugen der nächsten Generation, der Large Language Models (LLMs) mit einem Wissensgraphen und einer Ontologie für die Luftfahrt kombiniert. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf Sicherheit, Erklärbarkeit und zuverlässiger Diagnosefindung.
Deine Aufgaben
- Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) unter Verwendung des Knowledge Graph für die Flugzeugwartung.
- Erstellung von Rahmen, um Halluzinationen zu verhindern und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
- Entwurf von Erklärungsmechanismen und Implementierung von Argumentationsketten für die Diagnose.
- Führung von Robustheitstests über mehrere Fehlersuch-Szenarien hinweg durch.
- Messund von Erklärbarkeit, der Halluzinationsrate und der Einhaltung von Sicherheitseinschränkungen.
Das bringst du mit
- Studium in einem relevanten Fachbereich (z.B. Informatik, Informationstechnologie, Datenwissenschaft, Computerlinguistik) eingeschrieben und ohne ausstehende Kursarbeit.
- Gute Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache, LLMs und Transformatoren.
- Erfahrung mit Ontologien (OWL, SPARQL, RDF) und Wissensgraphen.
- Vertrautheit mit RAG-Frameworks (LangChain usw.).
- Programmierkenntnisse (Python)
- Good to have: Erfahrung mit MRO (Maintenance, Repair and Overhaul) Workflows.
Das bieten wir dir
Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3727) beantwortet dir gerne:
Florian Raddatz
Tel.: +49 40 2489641 120Empfohlene Jobs
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