Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in
Direkt relevant — kombiniert Vibe‑Coding (natürliche Sprache + LLMs) mit RAG und Embeddings für KI‑gestützte Entwicklung.
About the Role
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Projekt EVOLVE an der Hochschule Bremerhaven zur Entwicklung eines KI-basierten, datenschutzkonformen Analyse- und Empfehlungssystems. Ziel ist die Verarbeitung anonymisierter Nutzereingaben, semantische Clustering‑Verfahren und kontextsensitive Empfehlungen (via RAG) zur Unterstützung von Change‑Situationen.
Job Description
Role
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (Entgeltgruppe 13 TV‑L) im Projekt EVOLVE an der Hochschule Bremerhaven. Die Stelle ist befristet bis zum 30.06.2028 und umfasst die Forschung und Entwicklung eines KI‑gestützten Analyse‑ und Empfehlungssystems zur Begleitung von Change‑Situationen.
Project context
Das Teilprojekt verbindet Enterprise‑Low‑Code‑Funktionen mit Vibe‑Coding (KI‑gestützte Entwicklung per natürlicher Sprache). Ziel ist eine Plattform, die anonymisierte Nutzereingaben semantisch clustert und kontextsensitive Unterstützung über Retrieval‑Augmented‑Generation (RAG) bereitstellt, ohne Rückführbarkeit auf personenbezogene Daten.
Key Responsibilities
- Konzeption und Erstellung einer Anforderungsanalyse und Datenflussmodellierung
- Entwicklung einer LLM‑gestützten modularen Erhebungslogik einschließlich Interaktionsdesign
- Aufbau eines anonymen Sessionsmanagements
- Semantische Analyse und KI‑gestütztes Clustering (Vektorisierung via pretrained Embeddings und Bildung kohärenter Cluster)
- Entwicklung einer kontextsensitiven Empfehlungsschicht über externen RAG‑Store
- Entwicklung, Evaluation und Dokumentation der eingesetzten Modelle und Architekturen
Requirements
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Uni‑Diplom) in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem eng verwandten Studiengang (z. B. Data Science/Künstliche Intelligenz)
- Nachweisliche Vertiefung in maschinellem Lernen, semantischer Textanalyse oder KI‑Systementwicklung
- Fachkenntnisse im Umgang mit Large Language Models und anonymisiertem Session Management
- Erfahrung mit stabiler, interpretierbarer Clusterbildung
- Wünschenswert: Erfahrung mit HDBSCAN, pretrainierten Embeddings (z. B. MPNet, BGE, Instructor) und Aufbau datenschutzkonformer Architekturen
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
Benefits & Conditions
- Entgeltgruppe 13 TV‑L (mit einem Einstiegsgehalt von 4.629,74 €)
- Wöchentliche Arbeitszeit: 39,2 Stunden
- Befristete Anstellung bis zum 30.06.2028 (vorbehaltlich Mittelbewilligung)
- Möglichkeit zur Promotion