Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Wir suchen Unterstützung für das trilaterale Seedfund-Projekt „Task Centred Framework CAD to CAE workflows“, das gemeinsam von der TU Berlin, Siemens und der University of Oxford durchgeführt wird. In dem Projekt geht es um den Einsatz von KI-Agentensystemen zur Unterstützung und Automatisierung von Aufgaben und Workflows im CAx-Umfeld:

• Unterstützung bei der systematischen Literaturrecherche und -auswertung zu relevanten Ansätzen, Methoden und Technologien im Bereich KI-Agentensysteme (15 %)
• Unterstützung bei der Vorbereitung, Durchführung und Auswertung von Experteninterviews (25 %)
• Mitwirkung bei der prototypischen Umsetzung eines KI-Agentensystems (25 %)
• Unterstützung bei der Durchführung, Dokumentation und Auswertung experimenteller Untersuchungen des entwickelten KI-Agentensystems (20 %)
• Unterstützung bei der strukturierten Dokumentation, Aufbereitung und Zusammenführung der Projektergebnisse (15 %)

Muss-Kriterien:

• Nachweislich gute Kenntnisse in CAx (CAD, CAE und CAM)
• Nachweislich praktische Erfahrungen mit einer CAx-Software
• Grundkenntnisse in Python
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Kann:

• Grundkenntnisse in Bereich Produktentwicklung
• Grundlegende Kenntnisse der KI/LLM-basierente Agent
• Selbstständige, strukturierte sowie sorgfältige Arbeitsweise
• Ein hohes Maß an Zuverlässigkeit

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Zhongtian Wang - z.wang@tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: 01.12.2026 - 30.06.2027
Bewerbung an: z.wang@tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.