{"id":140056,"title":"Abschlussarbeit Knowledge Graphs und KI-basierte Informationssuche für Digital Thread (all genders)","company":"MTU Aero Engines AG","city":"München","region":"Bayern","location":"München","work_model":"unknown","employment_type":"intern","employment":["thesis"],"roles":["data_science"],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-09-03T00:00:00+00:00","tools":["LLM"],"seniority":"unknown","years_experience_min":null,"german_requirement":"not_mentioned","german_level":"unspecified","english_requirement":"not_mentioned","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.4,"method":"rules","language_badge":"Not stated","language_evidence":null,"requirements_snippet":null,"url":"https://www.mtu.de/de/karriere/jobboerse/stellenanzeige/abschlussarbeit-knowledge-graphs-und-ki-basierte-informationssuche-fuer-digital-thread-all-genders/","source":"careersite","agency":null,"description_text":"Wir sind über 14.000. An 20 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie.Immer effizienter, leiser, nachhaltiger. Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt. Was wir noch brauchen? Dich. Entlang des gesamten Produktlebenszyklus entstehen bei der MTU große Datenmengen, von Entwicklung und Fertigung bis hin zu Betrieb und Instandhaltung. Da diese Daten über verschiedene Systeme und Domänen verteilt sind, ist ein zentralisierter Zugriff auf relevante Informationen eine wesentliche Herausforderung. Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Entwicklung und Bewertung eines Prototyps, der Knowledge Graphs und moderne KI-Methoden kombiniert, um einen domänenübergreifenden Informationszugriff mittels eines „Digital Thread“ zu ermöglichen.STARKE AUFGABENUntersuchung und Vergleich geeigneter Knowledge-Graph-Technologien und GraphdatenbankenKonzeption und Implementierung eines Prototyps zur domänenübergreifenden InformationsintegrationEntwicklung einer natürlichsprachlichen Such- und Abfrageschnittstelle auf Basis von Large Language Models (LLMs)Erforschung und Bewertung von Agentic-AI-Ansätzen für Informationsrecherche und Retrieval-OrchestrierungAnalyse der Lösungsqualität hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit, Performance und UsabilityBESTE VORAUSSETZUNGENMasterstudium der Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz, Wirtschaftsinformatik, Computational Engineering oder einer vergleichbaren StudienrichtungSehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in PythonInteresse an Knowledge Graphs, Information Retrieval, Datenarchitekturen und generativer KIErste Erfahrungen mit Graphdatenbanken, LLMs oder Machine-Learning-Frameworks von VorteilSelbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie analytisches DenkvermögenAUSGEZEICHNETS UMFELDPraxisnahe Einblicke in die Luftfahrtindustrie und Jobs mit VerantwortungStarker Teamzusammenhalt u.a. durch unser Studierenden-Netzwerk und verschiedene EventsIndividuelle Betreuung durch Mentoring und feste AnsprechpersonenFlexible Arbeitszeiten sowie die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten (je nach Einsatzbereich)Leckere und abwechslungsreiche Gerichte in unserer BetriebsgastronomieEGYM Wellpass und BetriebssportgruppenTop-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation Startklar?Dann gib Deiner Bewerbung Schub und schick uns Deine Unterlagen (Lebenslauf, Notenübersicht der Hochschule, Schulabschlusszeugnis sowie eine aktuelle Immatrikulation) online. Gleich jetzt, gleich hier.Wir freuen uns auf Dich!","responsibilities_text":null,"requirements_text":null,"status":"open","duplicate_of":null,"first_seen":"2026-11-04T15:47:40.164133+00:00","responsibilities_summary":null,"requirements_summary":null,"all_tools":["LLM"],"posting_language":"de","evidence":[],"years_experience_max":null,"mobility_evidence":[],"model_version":"rules-8","english_badge":"English not stated","company_id":20261}