Doktorand Knowledge Graph basierte Retrieval Augmented Generation für große Sprachmodelle (w/m/x)

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Doktorand Knowledge Graph basierte Retrieval Augmented Generation für große Sprachmodelle (w/m/x) – BMW Group

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PROMOTION BEI DER BMW GROUP. Die Dissertation ist ein bedeutsamer Schritt auf dem Weg zu einer wissenschaftlichen Karriere – die du zusammen mit uns gestalten kannst. An der Seite von erfahrenen Mentorinnen und Mentoren hast du die Möglichkeit, deine Leidenschaft und deine wissenschaftliche Kompetenz auf ganz reale Herausforderungen anzuwenden und die Zukunft der Mobilität mitzugestalten.

FORME AUS DEINER LEIDENSCHAFT EINE KARRIERE. PROMOTION BEI DER BMW GROUP. Die Dissertation ist ein bedeutsamer Schritt auf dem Weg zu einer wissenschaftlichen Karriere – die du zusammen mit uns gestalten kannst. An der Seite von erfahrenen Mentorinnen und Mentoren hast du die Möglichkeit, deine Leidenschaft und deine wissenschaftliche Kompetenz auf ganz reale Herausforderungen anzuwenden und die Zukunft der Mobilität mitzugestalten.

Die BMW Group setzt weltweit auf Innovationskraft, Digitalisierung und zukunftsweisende Mobilitätstechnologien, wobei interdisziplinäre Teams mit modernen KI- und ML-Methoden arbeiten. Im Bereich Marktprognose werden Knowledge Graphs genutzt, um Szenarien zu entwickeln und das Unternehmen mit einem Wissensmanagementsystem zu unterstützen. Ziel ist der Einsatz von Knowledge Graphs in Verbindung mit Large Language Models, um die Arbeit mit Szenarien zu erleichtern und Expertinnen und Experten zentral sowie dezentral im Vertrieb zu unterstützen.

Was erwartet dich?

• Forschung und Entwicklung von Lösungen zur Integration von Knowledge Graphs in Retrieval Augmented Generation (RAG) für Large Language Models (LLMs) im Bereich Marktprognose der BMW Group.
• Identifikation und Bewertung innovativer Methoden im Bereich Knowledge Graphs und deren Nutzung zur Wissensrepräsentation und -extraktion.
• Implementierung, Test und Evaluation von Prototypen für industrielle Anwendungsfälle in Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen, wie der Produktionsdigitalisierung.
• Dokumentation und Präsentation von Forschungsergebnissen auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachartikeln.

Was bringst du mit?

• Erfolgreich abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Engineering, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbaren Fachrichtungen.
• Fundierte Kenntnisse in den Bereichen Knowledge Graphs, RAG und Large Language Models.
• Erfahrung mit Graph Datenbanken sind von Vorteil.
• Fähigkeit zur eigenständigen wissenschaftlichen Arbeit, analytisches Denken und strukturierte Arbeitsweise.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Du bringst Begeisterung für neue Technologien und ein innovatives Umfeld mit? Bewirb dich jetzt!

Hinweis: Bitte bewirb dich ausschließlich online über unser Karriereportal. Bewerbungen auf anderen Kanälen (insb. auch E-Mail) können nicht berücksichtigt werden. Staatsangehörige von Ländern außerhalb der Europäischen Union benötigen für die Dauer des Programms eine gültige Aufenthalts- bzw. Arbeitserlaubnis.

Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Aktiver Förderbetrag.
• Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).

Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.

Startdatum: ab

Dauer: 36 Monate

Arbeitszeit: Vollzeit

Du hast Fragen? Dann reiche dein Anliegen ganz einfach über unser Kontaktformular ein. Deine Anfrage wird im Nachgang telefonisch oder per E-Mail beantwortet.

Wir bei der BMW Group legen großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerberinnen und Bewerber.

Mehr dazu hier.

Doktorand Knowledge Graph basierte Retrieval Augmented Generation für große Sprachmodelle (w/m/x)

Unternehmensbereich: BMW AG

Standort: München

Arbeitsbereich: Geschäftsentwicklung

Job ID:

Veröffentlichungsdatum:

Nachwuchsprogramme

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