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

ROHDE & SCHWARZ GmbH & Co. KG; Germany (OH); On-site; USD 69,412 - 92,549; Full time

Job summary

ROHDE & SCHWARZ GmbH & Co. KG in Meckenheim sucht einen Mitarbeiter für den Bereich R&D Vector Network Analyzer. Zu den Aufgaben gehören die vergleichende Untersuchung von Large Language Models und die Entwicklung eines End-to-End-Systems zur Codegenerierung.

Der ideale Kandidat bringt Kenntnisse in der Softwareentwicklung mit und hat Erfahrung in der Verifizierung von Ergebnissen. Wir bieten die Möglichkeit, innovative Lösungen in einem dynamischen Team zu entwickeln.

Qualifications

• Erfahrung in der Entwicklung von Software-Systemen.
• Kenntnisse in der Verarbeitung von Designartefakten.
• Fähigkeit zur Dokumentation und Planung zukünftiger Entwicklungen.

Responsibilities

• Durchführung vergleichender Untersuchungen zu verschiedenen LLMs.
• Entwicklung eines End-to-End-Systems zur Codegenerierung.
• Erstellung von Dokumentationen und zukünftigen Workflows.

Skills

Vergleichende Untersuchung von Large Language Models

Entwicklung von Prompt-Templates

Programmierkenntnisse in Python oder C++

Automatisierte Tests und Hardware-Validierung

Education

Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich

Job description

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