{"id":51769,"title":"Masterarbeit: KI-Agenten & Simulationsentwicklung","company":"Bosch Group","city":"Horb am Neckar","region":"Baden-Württemberg","location":"Horb am Neckar, BW, Germany","work_model":"unknown","employment_type":"intern","employment":["thesis"],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-10-29T08:39:44.062000+00:00","tools":["Python","LangChain","LLM","MATLAB","Git","Docker"],"seniority":"unknown","years_experience_min":null,"german_requirement":"not_required","german_level":"unspecified","english_requirement":"not_required","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.9,"method":"rules","language_badge":"No German needed","language_evidence":"Sprachen: Sie verfügen über fließende Deutsch- oder sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.","requirements_snippet":"Ausbildung: Sie absolvieren ein Masterstudium in Informatik, Künstlicher Intelligenz / Data Science, Computational Engineering, Ingenieurinformatik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang. Programmierung und KI: Sie …","url":"https://jobs.smartrecruiters.com/BoschGroup/744000158460369-masterarbeit-ki-agenten-simulationsentwicklung","source":"smartrecruiters","description_text":"Stellenbeschreibung\nDie modellbasierte Simulationsentwicklung ist zeitintensiv und erfordert umfangreiches Domänenwissen. Im Rahmen dieser sechsmonatigen Masterarbeit bei Bosch Rexroth untersuchen Sie, wie sich dieser Prozess mithilfe koordinierter KI-Agenten beschleunigen lässt. Im Fokus stehen dabei Agentic Engineering, die Entwicklung kontrollierbarer agentenbasierter Workflows sowie der Einsatz lokaler KI-Modelle.\nIhre Aufgaben umfassen:\n• Analyse von Mustern, Anti-Mustern und typischen Hindernissen beim Aufbau agentenbasierter Workflows, insbesondere zur Vermeidung und Erkennung von Halluzinationen\n• Entwicklung eines Harness-Engineering-Ansatzes auf Basis von LangChain und LangGraph zur strukturierten Steuerung von Abläufen, Werkzeugzugriffen und Prüfschritten\n• Untersuchung des Übergangs von Cloud-basierten zu lokalen KI-Modellen einschließlich Vortraining und Fine-Tuning\n• Bewertung der Leistungsfähigkeit hinsichtlich Tokenverbrauch und Rechenleistung sowie Absicherung der Ergebnisqualität durch systematische Evals und definierte Prüffälle\n• Untersuchung aus UX-Sicht, wie entwickelte Simulationen mit oder ohne Unterstützung durch einen KI-Agenten intuitiv in den produktiven Einsatz überführt werden können\n• Entwicklung eines praxistauglichen, kontrollierbaren und übergabefähigen Ansatzes für die KI-gestützte Simulationsentwicklung\n\nQualifikationen\n• Ausbildung: Sie absolvieren ein Masterstudium in Informatik, Künstlicher Intelligenz / Data Science, Computational Engineering, Ingenieurinformatik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang.\n• Programmierung und KI: Sie verfügen über sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie fundierte praktische Erfahrung mit LangChain und LangGraph (State Management, Routing, Tool-Integration).\n• LLM-Know-how: Sie bringen Kenntnisse in Prompt-Engineering-Mustern, Structured Outputs und Methoden zur Vermeidung und Erkennung von Halluzinationen sowie im Umgang mit Open-Source-LLMs (z. B. Llama, Mistral), Fine-Tuning (z. B. PEFT/LoRA) und Modellanpassung mit.\n• Weiterführende Kenntnisse: Idealerweise verfügen Sie über:\n• Grundkenntnisse in modellbasierter Simulation und Engineering-Workflows (z. B. Matlab/Simulink, Modelica, FMU)\n• erste Erfahrungen mit systematischen LLM-Evals und dem Benchmarking von Token-Effizienz und Hardware-Ressourcen (Inferenzlatenz, VRAM)\n• Interesse an Mensch-KI-Interaktion und Interface-Usability für den produktiven Einsatz\n• Erfahrung mit Git, Docker und Inferenz-Engines für lokale Modelle (z. B. vLLM, Ollama)\n• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie arbeiten:\n• analytisch und lösungsorientiert und zerlegen komplexe ingenieurtechnische Probleme systematisch, um diese softwareseitig abzubilden\n• strukturiert und qualitätsbewusst mit hohem Anspruch an robuste Softwarearchitekturen, Fehlerbehandlung und wissenschaftliche Validierung (Harness Engineering)\n• eigenständig und arbeiten sich intensiv in aktuelle KI-Entwicklungen ein\n• Sprachen: Sie verfügen über fließende Deutsch- oder sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.\nStart: ab Februar / März 2027 oder nach Vereinbarung\nDauer: 5 - 6 Monate\n\nZusätzliche Informationen\nBenötigte Unterlagen:\nBitte Anschreiben, Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, Leistungsübersicht, Prüfungsordnung und ggf. eine gültige Arbeits-/ Aufenthaltserlaubnis der Bewerbung beifügen.\nVorteile für unsere Student:innen:\n• Wahlweise Zimmer in unserer Studenten-WG sowie regelmäßiger Studentenstammtisch\n• Attraktive Vergütung, Gleitzeitmodell und eine betriebseigene Kantine\n• Kostenlose Teilnahme an Weiterbildungsprogrammen\nSie haben Fragen zum Bewerbungsprozess?\n\nCarolin Walz (Personalabteilung)\n\n[entfernt]\nSie haben fachliche Fragen zum Job?\n\nDr. Matthias Blankenberg-Teich (Fachabteilung)\n\n[entfernt]\nWeitere Informationen zu uns finden Sie auch auf www.boschrexroth.de/karriere sowie auf unseren Social Media Kanälen, beispielsweise Instagram.\nMove with us. Win together.\n\nUnternehmensbeschreibung\nBei Bosch Rexroth dreht sich alles um Bewegung und den Erfolg unserer Kunden. Mit unseren vernetzbaren Antriebs- und Steuerungstechnologien sowie digitalen Lösungen arbeiten Maschinen und Anlagen effizient, sicher und leistungsstark. Wir bieten unseren Kunden Komponenten, Systemlösungen und Services für mobile und industrielle Anwendungen ebenso wie für die Fabrikautomation. In allen Bereichen schätzen wir das Know-how und das Engagement unserer Mitarbeitenden und ermöglichen dynamische Karrieren in einem internationalen Umfeld.\nRund 32.000 Menschen in über 80 Ländern - und ein Unternehmenszweck: „We move industries to make our planet a better place.”\nWollen auch Sie etwas bewegen? Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung bei der Bosch Rexroth AG.","responsibilities_text":"Die modellbasierte Simulationsentwicklung ist zeitintensiv und erfordert umfangreiches Domänenwissen. Im Rahmen dieser sechsmonatigen Masterarbeit bei Bosch Rexroth untersuchen Sie, wie sich dieser Prozess mithilfe koordinierter KI-Agenten beschleunigen lässt. Im Fokus stehen dabei Agentic Engineering, die Entwicklung kontrollierbarer agentenbasierter Workflows sowie der Einsatz lokaler KI-Modelle.\nIhre Aufgaben umfassen:\n• Analyse von Mustern, Anti-Mustern und typischen Hindernissen beim Aufbau agentenbasierter Workflows, insbesondere zur Vermeidung und Erkennung von Halluzinationen\n• Entwicklung eines Harness-Engineering-Ansatzes auf Basis von LangChain und LangGraph zur strukturierten Steuerung von Abläufen, Werkzeugzugriffen und Prüfschritten\n• Untersuchung des Übergangs von Cloud-basierten zu lokalen KI-Modellen einschließlich Vortraining und Fine-Tuning\n• Bewertung der Leistungsfähigkeit hinsichtlich Tokenverbrauch und Rechenleistung sowie Absicherung der Ergebnisqualität durch systematische Evals und definierte Prüffälle\n• Untersuchung aus UX-Sicht, wie entwickelte Simulationen mit oder ohne Unterstützung durch einen KI-Agenten intuitiv in den produktiven Einsatz überführt werden können\n• Entwicklung eines praxistauglichen, kontrollierbaren und übergabefähigen Ansatzes für die KI-gestützte Simulationsentwicklung","requirements_text":"• Ausbildung: Sie absolvieren ein Masterstudium in Informatik, Künstlicher Intelligenz / Data Science, Computational Engineering, Ingenieurinformatik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang.\n• Programmierung und KI: Sie verfügen über sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie fundierte praktische Erfahrung mit LangChain und LangGraph (State Management, Routing, Tool-Integration).\n• LLM-Know-how: Sie bringen Kenntnisse in Prompt-Engineering-Mustern, Structured Outputs und Methoden zur Vermeidung und Erkennung von Halluzinationen sowie im Umgang mit Open-Source-LLMs (z. B. Llama, Mistral), Fine-Tuning (z. B. PEFT/LoRA) und Modellanpassung mit.\n• Weiterführende Kenntnisse: Idealerweise verfügen Sie über:\n• Grundkenntnisse in modellbasierter Simulation und Engineering-Workflows (z. B. Matlab/Simulink, Modelica, FMU)\n• erste Erfahrungen mit systematischen LLM-Evals und dem Benchmarking von Token-Effizienz und Hardware-Ressourcen (Inferenzlatenz, VRAM)\n• Interesse an Mensch-KI-Interaktion und Interface-Usability für den produktiven Einsatz\n• Erfahrung mit Git, Docker und Inferenz-Engines für lokale Modelle (z. B. vLLM, Ollama)\n• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie arbeiten:\n• analytisch und lösungsorientiert und zerlegen komplexe ingenieurtechnische Probleme systematisch, um diese softwareseitig abzubilden\n• strukturiert und qualitätsbewusst mit hohem Anspruch an robuste Softwarearchitekturen, Fehlerbehandlung und wissenschaftliche Validierung (Harness Engineering)\n• eigenständig und arbeiten sich intensiv in aktuelle KI-Entwicklungen ein\n• Sprachen: Sie verfügen über fließende Deutsch- oder sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.\nStart: ab Februar / März 2027 oder nach Vereinbarung\nDauer: 5 - 6 Monate","status":"open","duplicate_of":null,"first_seen":"2026-11-02T14:47:29.256775+00:00","responsibilities_summary":null,"requirements_summary":null,"all_tools":["Python","LangChain","LLM","MATLAB","Git","Docker"],"posting_language":"de","evidence":[{"language":"german","requirement":"not_required","quote":"Sprachen: Sie verfügen über fließende Deutsch- oder sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.","source":"rules"},{"language":"english","requirement":"not_required","quote":"Sprachen: Sie verfügen über fließende Deutsch- oder sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.","source":"rules"}],"years_experience_max":null,"mobility_evidence":[],"model_version":"rules-7","english_badge":"No English needed","company_id":150}