KiCad-LLM: Automatisierung Symbolen & Footprints

Wie das Engineering der Zukunft aussieht, erforschen wir am Fraunhofer IEM in Paderborn – gemeinsam mit starken Partnern und viel Leidenschaft für Technik. Unsere Teams entwickeln Lösungen, die wirklich in die Anwendung kommen: von smarten Produkten über vernetzte Produktionssysteme bis hin zu digitalen Services und moderner Software. Dabei denken wir Innovation vom ersten Konzept bis zur Umsetzung. Und genau hier kommst Du ins Spiel!

In der Elektronikentwicklung ist die Erstellung und Pflege von Bauteilbibliotheken (Schaltplansymbole, Footprints und Pin‑Mappings) ein wiederkehrender, fehleranfälliger und zeitintensiver Schritt. Informationen liegen typischerweise in Datenblättern vor und müssen manuell in EDA‑Formate übertragen und gegen Designregeln (ERC/DRC) geprüft werden.

Übergeordnetes Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines LLM‑basierten Assistenzsystems, das KiCad‑Dateien und Datenblätter verarbeiten kann, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren. Beispielhafte Anwendungsfälle sind das Vervollständigen von Pin‑Beschriftungen in den Bauteilsymbolen auf Basis eines Datenblatts sowie die (teil) automatisierte Generierung kompletter Schaltplansymbole und Footprints inklusive Pin‑Zuordnung und plausibilisierender Checks. Dazu soll ein Workflow aufgebaut werden, der (i) KiCad‑Dateien strukturiert parst, (ii) relevante Datenblattinformationen extrahiert und (iii) das LLM in die Lage versetzt, valide, reproduzierbare Artefakte zu erzeugen.

• Analyse der KiCad‑Dateiformate (z.
  
  B. ., .) sowie vorhandener APIs/Plugins und Recherche zu bestehenden Lösungen (z.
  
  B. Library‑Generatoren, Datasheet‑Parser, KiCad‑Plugins, KI/LLM‑Ansätze)
• Aufbau einer Pipeline zur Verarbeitung von Datenblättern (Extraktion von Pin‑Tabellen, Package‑Informationen, Abmessungen) und Aufbereitung als strukturierte Repräsentation
• Konzeption und Implementierung der LLM‑Orchestrierung (z.
  
  B. RAG über Datenblattkontext) für die Vervollständigung von Symbolen, Footprints und Pin‑Mappings in Kombination mit deterministischen, programmgesteuerten Generatoren (regelbasiert) für Symbol- und Footprint‑Grundgeometrie
• Prototypische Umsetzung als CLI‑Tool oder KiCad‑Plugin und automatisierten Plausibilitätsprüfungen (z.
  
  B. Konsistenz, ERC/DRC Checks)
• Evaluation an ausgewählten Komponenten (Qualität der Ergebnisse, Fehlerklassen, Reproduzierbarkeit)

• Du studierst Informatik, Computer Engineering, Elektrotechnik, Mechatronik oder einen vergleichbaren Studiengang
• Du hast Interesse an Large Language Models (LLMs), Informationsextraktion und praktischen KI‑Anwendungen im Engineering
• Du besitzt gute Programmierkenntnisse (idealerweise Python) sowie Erfahrung mit Datenverarbeitung/Parsing und Software‑Prototyping
• Du verfügst die Fähigkeit zur selbstständigen wissenschaftlichen Arbeit
• Du kommunizierst gut in Deutsch (min. C1) und besitzt gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Du erhältst spannende Einblicke in aktuelle Forschungsprojekte mit hoher gesellschaftlicher Relevanz im Bereich Automatisierung und lernst, wie wissenschaftliche Erkenntnisse in die Praxis umgesetzt werden.
• Dich erwartet ein interdisziplinäres und engagiertes Team, in dem Eigeninitiative geschätzt und dir viel Gestaltungsspielraum geboten wird.
• Dank flexibler Arbeitszeiten kannst du deine Tätigkeit optimal mit deinem Studium vereinbaren und wertvolle Praxiserfahrungen sammeln.
• Du hast die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen und an der Schnittstelle zwischen Forschung und Industrie aktiv mitzuwirken.
• Bei dieser Position handelt es sich um eine unbezahlte Tätigkeit.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere

Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber
* innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.