Das Forschungsprojekt KIProWahl fokussiert die KI-basierte Prozessanalyse bei der Auswahl von Businesssoftware in KMU. Ziel ist es, den Zeitaufwand für die Prozesserhebung mittels eines LLM-basierten Chatbots zu reduzieren. Ein Großteil des Prozesswissens im produktionsnahen Bereich liegt jedoch als implizites Erfahrungswissen vor. In dieser Arbeit entwickelst und evaluierst du LLM-basierte Interviewstrategien (z. B. Storytelling, problemzentrierte Ansätze), um dieses "versteckte" Wissen von Shopfloor-Mitarbeitenden systematisch und rollenspezifisch zu externalisieren.

Deine Aufgaben

• Identifikation und Analyse bestehender Interviewmethoden zur Wissensextraktion
• Entwicklung spezifischer LLM-Prompt-Strategien, z. B. durch Integration linguistischer Ansätze zur Deutung von Satzsemantik
• Konzeption rollen- und anwendungsfallspezifischer Fragengenerierung für den Chatbot
• Implementierung und Test der Strategien im python-basierten KIProWahl-Softwaredemonstrator
• Evaluation der Methoden hinsichtlich der Menge und Qualität des erfassten impliziten Wissens

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

• Informatik, Wirtschaftsinformatik
• Maschinenbau
• Wirtschaftsingenieurwesen
• oder vergleichbar

Du hast Interesse an Künstlicher Intelligenz, Prozessmanagement und Mensch-Maschine-Interaktion. Zudem verfügst du über erste Erfahrungen im Prompt Engineering und Grundkenntnisse in der Software-Entwicklung (idealerweise Python). Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt.

Wir bieten

• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• Versuchsdurchführung
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de. Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.