Die Handhabung und Verarbeitung von Kabeln und Leitungen ist aufgrund ihres biegeschlaffen Materialverhaltens seit jeher durch manuelle Tätigkeiten geprägt. Durch stetig steigende Komplexität von Kabelsystemen im Fahrzeugbau besteht jedoch auch in der Bordnetzbranche akuter Handlungsbedarf zur Automatisierung der monotonen und fehleranfälligen Prozesse. Im Rahmen eines Automatisierunsprojektes mit einem großen deutschen OEM soll eine Automatisierungslösung der Kabelsatzfertigung und Montage ins Fahrzeug erarbeitet werden.

Zielsetzung:

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung Entwicklung eines LLM-basierten Text2Cypher Traceability-Agenten in für ein Datenökosystem in der Automatischen Kabelsatzfertigung.

Mögliche Arbeitsinhalte:

• Aufzeigen des Standes der Technik und Forschung im Bereich Text2Cypher mit Fokus auf LLMs
• Scouting möglicher Lösungen für die Text2Cypher-Challenge
• Validierung der gefundenen Lösungen anhand von Test-Prompts
• Entwicklung eines Demonstrators eines Text2Cypher Traceability-Agenten für den spezifischen Anwendungsfall in der Kabelsatzfertigung

Was Du mitbringen sollest:

• Programmierkenntnisse im Bereich Machine Learning insb. in Python
• Selbständige und Strukturierte Arbeitsweise
• Gute Dokumentation des Vorgehens
• Gute Kenntnisse deutscher Sprache

Sonstige Hinweise:

• Beginn ab sofort möglich
• Arbeitsumfang kann individuell und entsprechend der Interessen angepasst werden
• Bewerbungen bitte mit aktuellem Notenauszug und Lebenslauf

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