Referenz: 11396-2026
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in / Research Engineer (m/w/d/x)
Tätigkeitsbereich
Wissenschaft
Bereich
Smarte Daten & Wissensdienste
Standort
Kaiserslautern
Anstellungsart
Vollzeit
Vertragsart
Befristet
Der Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste unter der Leitung von Prof. Dr. Andreas Dengel konzentriert sich auf innovative Lösungen zur Erschließung werthaltiger Information aus großen multimedialen Datenquellen. Ansätze zur Entitäts- und Mustererkennung, der Kontextmodellierung sowie deren kombinierte Nutzung im Zusammenhang mit Maschinellem Lernen werden dabei betrachtet.
Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine:n
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in / Research Engineer (m/w/d/x)
Generative and Transparent AI mit Schwerpunkt Generative KI für Enterprise-Architektur-Management & Wissensgraphen
Dein zukünftiges Arbeitsfeld
Du arbeitest im Forschungsbereich „Smarte Daten und Wissensdienste" an dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) und Generativen KI-Systemen für die Erstellung, Optimierung und Architektur-Harmonisierung von Enterprise-(Management-) Architekturen (EAM). Im Zentrum steht die Verbindung lokal betriebener Sprachmodelle mit in Graph-Datenbanken modellierten und verlinkten Architekturlandschaften, einschließlich dialogbasierter Chat-Systeme, die eine natürlichsprachliche Interaktion mit komplexen EAM-Wissensgraphen ermöglichen. Das Vorhaben wird auch in Zusammenarbeit mit Unternehmen und Behörden der äußeren Sicherheit durchgeführt. Die besonderen Anforderungen dieses Anwendungskontexts an Datenschutz, Datensouveränität und Nachvollziehbarkeit prägen die technische Ausrichtung des Projekts.
Ihre Aufgaben
- Entwicklung, prototypische Implementierung und Evaluation von GenAI-Pipelines zur Generierung, Optimierung und Harmonisierung von Enterprise-Architektur-Modellen.
- Modellierung und Verlinkung von Enterprise-Architekturen in Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j); Entwurf von Graph-Schemata und Ontologien zur semantischen Abbildung von Architekturartefakten.
- Aufbau dialogbasierter Chat- und Assistenzsysteme (Graph-RAG / wissensgraphgestützte Retrieval-Augmented Generation), die eine natürlichsprachliche Abfrage und Bearbeitung verlinkter EAMs erlauben.
- Architektur-Harmonisierung: Identifikation von Redundanzen, Inkonsistenzen und Lücken sowie Konsolidierung und Mapping zwischen heterogenen Architekturmodellen.
- Arbeiten mit offenen und lokalen Modellen (On-Premise-Deployment zur Wahrung von Datensouveränität und Datenschutz), inkl. Anpassung und Benchmarking.
- Fine-Tuning und Adaption von Modellen (z. B. LoRA/PEFT), Monitoring von Modellverhalten, Reduktion von Halluzinationen sowie Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit und Transparenz generierter Architekturvorschläge.
Unsere Anforderungen
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder PhD) in Informatik, KI, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Computational Linguistics oder verwandten Feldern.
- Fundierte praktische Erfahrung mit LLMs und Generativen KI-Technologien und im Umgang mit entsprechenden Libraries/Toolchains (z. B. Transformers, LangChain/LlamaIndex etc.).
- Gute Kenntnisse in Python und einschlägigen ML-Frameworks.
- Erfahrung mit Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j/Cypher, RDF/SPARQL) und/oder Wissensgraphen erwünscht.
- Erfahrung in Prompt Engineering, RAG-Systemen (insb. Graph-RAG), Modell-Deployment und Fine-Tuning von Vorteil.
- Erfahrung mit Container-Orchestrierung (Kubernetes-Deployment) sowie mit Frameworks zum Betrieb lokal gehosteter (LLM-)Modelle (z. B. vLLM, Ollama, Hugging Face Text Generation Inference, llama.cpp) wünschenswert.
- Kenntnisse im Enterprise-Architektur-Management, mit EA-Frameworks (TOGAF, ArchiMate) und mit EAM-Tooling (insb. Sparx Systems Enterprise Architect) sind von Vorteil.
- Interesse an anwendungsorientierter Forschung und Transferprojekten.
- Bereitschaft sich in neue Technologien und Frameworks eigenverantwortlich einzuarbeiten.
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind Grundvoraussetzung; gute Englischkenntnisse werden ebenfalls erwartet.
Was Sie erwarten können
- Beschäftigung in einem forschungsstarken, interdisziplinären Umfeld.
- Beteiligung an aktuellen nationalen und internationalen Projekten im Bereich KI.
- Zugang zu moderner Recheninfrastruktur und technischen Ressourcen.
- Flexible Arbeitsbedingungen und die Möglichkeit zu hybridem Arbeiten.
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungen bis zum 09.10.2026.
Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private-Partnership (PPP) gegründet. Das DFKI verbindet wissenschaftliche Spitzenleistung und wirtschaftsnahe Wertschöpfung mit gesellschaftlicher Wertschätzung. Das DFKI forscht seit über 35 Jahren an KI für den Menschen und orientiert sich an gesellschaftlicher Relevanz und wissenschaftlicher Exzellenz in den entscheidenden zukunftsorientierten Forschungs- und Anwendungsgebieten der Künstlichen Intelligenz. In der internationalen Wissenschaftswelt zählt das DFKI zu den wichtigsten „Centers of Excellence“.
Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber und Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. Das DFKI beabsichtigt, den Anteil von Frauen im Wissenschaftsbereich zu erhöhen und fordert deshalb Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.
Bewerbungsfrist
8. Oktober 2026
Fachliche Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne: Laura Maria Schaal
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) Trippstadter Str 122 67663 Kaiserslautern
+49 631 20575 1021