wiss. Mitarbeiter/in (w/m/d) KI-Agenten für HMI im Krisenmanagement

Das erwartet dich:
Künstliche Intelligenz und Large-Language-Model verändern unseren Umgang mit digitalen Tools. Dies gilt insbesondere bei Digitalen Zwillingen, die komplexe Informationen in Echtzeit abbilden: Unsere Digitalen Zwillinge repräsentieren Kritische Infrastrukturen als hochpräzise, stets aktuelle Modelle und ermöglichen Prognosen, Optimierungen und Szenario‑Analysen. Aktuell ist die Interaktion mit diesen Systemen aber zu starr: Sie erfordert tiefes Fachwissen oder ist auf grafische Oberflächen beschränkt. 

Ziel der ausgeschriebenen Position ist es, diese Hürde zu überwinden, indem Natural‑Language‑Processing und Large‑Language‑Models eingebunden werden, die Nutzer*innen per Sprache komplexe Abfragen, Analysen und Simulations‑Aufgaben ermöglichen – dabei Echtzeit‑Zugriff, Verlässlichkeit, Datenschutz und nachvollziehbare Entscheidungswege sicherstellen. Dabei richtet sich die Forschung vor allem auf den Bereich der adaptiven Bereitstellung von Information: wie kann ein zuverlässiges LLM gebaut werden, auch unter den großen Unsicherheiten, die Krisen innewohnen? Und wie kann sich ein LLM an die Dynamik, Tragweite und die kognitive Last in Krisen anpassen? Ihre Arbeit legt somit den Grundstein für eine intuitive, sichere und skalierbare Nutzung digitaler Zwillinge in hochkritischen Anwendungsfeldern. 

Deine Aufgaben:

Ist die Konzeption und Aufbau eines KI-Agenten für Mensch-Maschinen-Interaktion im Kontext Digitaler Zwillinge im Krisenmanagement:

• Design, Entwicklung und Test eines Natural‑Language‑Processing‑Moduls zur Erkennung von Nutzer‑Kontext und Aufgabenstrukturen.
• Integration von Large‑Language‑Models, die aus Sprach‑Queries automatisch SQL‑Abfragen, API‑Calls oder Simulations‑Skripte generieren.  
• Anbindung und Echtzeit‑Synchronisation der erzeugten Befehle mit Datenbanken, Geodaten‑Services und Simulations‑Schnittstellen des Digitalen Zwillings.  
• Umsetzung von robusten Verifikations‑ und Auditing‑Mechanismen zur Vermeidung von Halluzinationen und zur Gewährleistung faktentreuer Ergebnisse.  
• Aufbau und Pflege eines modularen KI‑Agent‑/Chatbot‑Frameworks, das sowohl einfache räumliche Abfragen (z. B. „Liste aller Krankenhäuser“) als auch komplexe algorithmische Berechnungen (z. B. „Berechne Entfernungen zwischen allen Einsatzkräften“) unterstützt.  
• Entwicklung und Betreuung einer Demonstrator‑Umgebung zum Testen von Prototypen und Anwendungsfällen in realitätsnahen Szenarien.  
• Dokumentation von Entscheidungs‑ und Berechnungswegen zur Nachvollziehbarkeit für Entscheidungsträger*innen.
• Publikation Ihrer Ergebnisse in Fachzeitschriften sowie auf internationalen Konferenzen.

Diese Stelle ist an der Schnittstelle zwischen exzellenter wissenschaftlicher Forschung und gesellschaftlichem Impact angesiedelt: Sie tragen mit Ihren Ideen und Ergebnissen dazu bei Digitale Zwillinge in Krisensituation bestmöglich einzusetzen und unterstützen dadurch Entscheidungsträger und Einsatzkräfte in sämtlichen Phasen des Krisenverlaufs. Ihre Ideen setzen Sie in einem dynamischen und innovativen Institut des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt um. Neben einem hohen Maß an Teamspirit erwartet Sie eine exzellente Infrastruktur mit modernster Ausrüstung und aktuellen Entwicklungsumgebungen. Wir unterstützen Sie zudem aktiv bei Ihrer beruflichen und wissenschaftlichen Weiterentwicklung, zum Beispiel durch unser Promotionsprogramm oder über die Teilnahme an Konferenzen, die Ihr Profil schärfen und Sie mit der wissenschaftlichen Community vernetzen

Deine Qualifikation:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) der Formalwissenschaften (z. B. der Fachrichtung Mathematik, Technomathematik, Numerik oder Informatik), der Naturwissenschaften (z. B. der Fachrichtung Physik) oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge
• Sehr gute Kenntnisse im Bereich KI-Methoden, insbesondere Natural Language
  Processing
• Gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung
• Erfahrung in der Anwendung und Implementierung von Datenschnittstellen
• Sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift
• Sehr gute Kommunikations- und Kooperationsbereitschaft sowie Teamfähigkeit