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Forschungsbereich„Smarte Daten und Wissensdienste" andem Einsatzvon 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 wirdauch in Zusammenarbeit mit Unternehmen und Behördender äußeren Sicherheitdurchgeführt.

Die besonderen Anforderungen dieses Anwendungskontexts an Datenschutz, Datensouveränität und Nachvollziehbarkeitprägen die technische Ausrichtung des Projekts.

• 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-Deploymentzur 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.

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder PhD) in Informatik, KI, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Computational Linguisticsoder verwandten Feldern.
• Fundierte praktische Erfahrung mit LLMs und Generativen KI-Technologien und im Umgang mit entsprechenden Libraries/Toolchains(z.
  
  B. Transformers,Lang Chain/Llama Indexetc.).
• 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-Deploymentund Fine-Tuning von Vorteil.
• Erfahrung mit Container-Orchestrierung (Kubernetes-Deployment) sowie mit Frameworks zum Betrieb lokalgehosteter(LLM-)Modelle (z.
  
  B.vLLM,Ollama,Hugging Face Text Generation Inference, llama.cpp) wünschenswert.
• Kenntnisse im Enterprise-Architektur-Management, mit EA-Frameworks (TOGAF,Archi Mate) und mit EAM-Tooling (insb.Sparx Systems Enterprise Architect) sindvon 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.

• 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.