Junior Software Engineer für Bildungstechnologien und generative KI

Junior Software Engineer für Bildungstechnologien und generative KI

• Veröffentlicht 02.04.2025
• Bewerbungsfrist 30.04.2025
• Stellenart Allgemeines Personal
• Dienstbeginn Mai 2025
• Wochenstunden 20 - 40 h/W
• Anstellungsverhältnis Unbefristet

Aufgaben

• KI-gestützte Bildungsinnovationen: Unterstützung bei der Entwicklung von KI-Anwendungen für Studienwahl, Lernunterstützung, Prüfungsplanung und Barrierefreiheit.
• Integration in bestehende Systeme: Unterstützung bei der Anbindung von KI-Technologien an Plattformen wie Moodle, TeachCenter, Studyplaner und Supportsysteme.
• Chatbot-Entwicklung und KI-gestützte Assistenzsysteme: Mitarbeit an KI-basierten Chatbots für Studierende und Lehrende zur Verbesserung der Studienorganisation und des Lehrbetriebs.
• Datenanalyse und Machine Learning: Analyse und Aufbereitung von Bildungsdaten für generative KI-Modelle, Optimierung von KI-gestützten Vorhersagemodellen.
• Projektmanagement und Dokumentation: Unterstützung bei der Durchführung, Koordination und Dokumentation von KI-Projekten im Bildungsbereich.

Profil

Aufnahmebedingungen

Abgeschlossene oder Laufende Ausbildung im Bereich Informatik, z.B. Studium Informatik, Softwareentwicklung, Lehramt Informatik etc. oder relevante Praxiserfahrung.

Gewünschte Qualifikation

• Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript, Java EE, PHP)
• Grundlegendes Verständnis und erste Erfahrungen mit Large Language Models (LLMs), RAG (Retrieval-Augmented Generation) und RAFT (Retrieval Augmented FineTuning)
• Kenntnisse in Natural Language Processing (NLP) und Vektor-Datenbanken für Retrieval-Systemen (z. B. LanceDB, ChromaDB)
• Grundkenntnisse in maschinellem Lernen und Deep Learning
• Erfahrung in der Optimierung von KI-Modellen (z. B. Fine-Tuning von LLMs)
• Analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Interesse an der Anwendung von KI im Bildungsbereich
• Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeiten
• Bereitschaft, sich in neue Technologien und Methoden einzuarbeiten

Wir bieten

• Abwechslungsreicher Aufgabenbereich
• Kollegial-freundschaftliches Arbeitsklima
• Flexible Arbeitszeitgestaltung (inkl. bezahlte Mittagspause - je nach Stundenausmaß)
• Internationale Weiterbildungsmöglichkeiten und Lehraufenthalte
• Gütesiegel für innerbetriebliche Frauenförderung
• Familienfreundlichster Betrieb der Steiermark 2018
• Öffi-Zuschuss
• Universitätssportprogramm
• Einkaufsvergünstigungen
• Betriebliches Gesundheitsmanagement
• Zugang zu den neuesten Technologien
• Umfangreiche Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Sicheres und stabiles Arbeitsumfeld
• Home-Office-Möglichkeit

Wir bieten ein Jahresbruttogehalt auf Basis Vollzeit von mindestens €41.913,20. Eine Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung ist möglich.

Die Technische Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteiles, insbesondere in Leitungsfunktionen und beim wissenschaftlichen Personal an und lädt deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein. Im Falle von Unterrepräsentation werden Frauen bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.

Die Technische Universität Graz bemüht sich aktiv um Vielfalt und Chancengleichheit. Bei der Personalauswahl dürfen Personen aufgrund des Geschlechts, der ethnischen Zugehörigkeit, der Religion oder der Weltanschauung, des Alters oder der sexuellen Orientierung nicht benachteiligt werden (Antidiskriminierung).

Menschen mit Behinderung und entsprechender Qualifikation werden ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen.

Organisationseinheit

Priv.-Doz. Dipl.-Ing. Dr.techn. Martin Ebner ist Leiter der Organisationseinheit Lehr- und Lerntechnologien (LLT) an der Technischen Universität Graz. Die Vision von TU Graz Lehr- und Lerntechnologien ist es, die Präsenzlehre mit Medien zu bereichern, um damit die Kommunikation zu verbessern und darüber hinaus durch eine zentrale Steuerung auch für Nachhaltigkeit zu sorgen. Die TU Graz soll eine große Lehr- und Lerngemeinschaft in der Informationsgesellschaft von morgen darstellen. Martin Ebner und sein Team sind für die Lehr- und Lerntechnologien an der TU Graz verantwortlich. Zu diesem Zweck wurde viel Aufwand in die Konzeption und Entwicklung von Lernmanagementsystemen (z. B. TU Graz TeachCenter) sowie in die Planung und Umsetzung von Online-Lehrveranstaltungen, Videos und Online-Assessments gesteckt. Zudem beschäftigt sich LLT mit Learning Analytics (LA), Academic Analytics (AA) sowie generativer KI, um personalisierte Lernerfahrungen und innovative Lehrkonzepte in der digitalen Lehre zu unterstützen.

Kontakt

Technische Universität Graz
Rechbauerstraße 12
8010 Graz

Dipl.-Ing. BSc Leitner Philipp
+43 316 873 - 8568
philipp.leitnertugraz.at

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