Masterand Generative KI für die Entwicklung eingebetteter Gerätetreiber (m/w/d)

ROHDE & SCHWARZ GmbH & Co. KG; Meckenheim; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ROHDE & SCHWARZ GmbH & Co. KG sucht Verstärkung für ihr Team in Meckenheim im Bereich Forschung und Entwicklung. Die Rolle beinhaltet die vergleichende Analyse verschiedener Codegenerierungsmodelle und die Entwicklung einer Skill-Layer zur gezielten Steuerung dieser Modelle.

Die Kandidaten sollten Kenntnisse in Python oder C++ sowie Erfahrung in der R&D-Branche mitbringen. Vorteilhaft sind auch Erfahrungen in der Validierung technischer Systeme durch Unit-Tests. 

Qualifikationen

• Erfahrung in der Forschung und Entwicklung, insbesondere im Bereich KI.
• Kenntnisse in der Entwicklung von Softwarearchitekturen.
• Fähigkeit zur Dokumentation komplexer technische Ergebnisse.

Aufgaben

• Untersuchung von Codegenerierungsmodellen wie GPT, Claude und LLaMA.
• Entwicklung einer Skill-Layer zur Steuerung von Modellen.
• Implementierung eines End-to-End-Systems für die Verarbeitung von Designartefakten.
• Validierung der Ergebnisse durch Unit-Tests und Hardware-Verifikationen.
• Dokumentation der Ergebnisse und Planung zukünftiger Entwicklungen.

Kenntnisse

Kenntnisse in Large Language Models

Programmierung in Python oder C++

Ausbildung

Studium in Informatik oder verwandten Bereichen

Jobbeschreibung

Einleitung

Verstärke unseren Bereich R&D Vector Network Analyzer in Meckenheim (Deutschland) zum nächstmöglichen Zeitpunkt.

Aufgaben

• Vergleichende Untersuchung von Large Language Models bzw. Codegenerierungsmodellen (z. B. GPT, Claude, LLaMA)
• Entwicklung einer „Skill‑Layer" (Prompt‑Templates, Function Calling, Tool‑Use‑Agents), um die Modelle gezielt zu deterministischem, sicherem und verifizierbarem Code zu steuern
• Entwicklung eines End-to-End-Systems, das:
  • Designartefakte (Schaltpläne, Datenblätter, Firmware‑Spezifikationen) verarbeitet
  • die Artefakte in eine modellgeeignete Darstellung überführt
  • Treibercode (z. B. in Python oder C++) generiert, inkl. grafischer Benutzeroberfläche für Integrationszwecks
  • die Ergebnisse durch automatische Unit‑Tests und Hardware‑in‑the‑Loop‑Verifikation validiert
• Abschließende Ergebnisdokumentation sowie Ausblick auf zukünftige Weiterentwicklungen und Möglichkeit eines produktionsreifen Workflows