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Masterarbeit zum Thema: Potenziale für den normenkonformen Einsatz von KI in Softwaretest und -validierung für Schienenfahrzeuge (m/w/x)
Untersuchung des Softwaretest-Prozesses für Schienenfahrzeuge bei Siemens Mobility, Fokus auf KI-Potenziale. Fundierte Kenntnisse in Machine Learning oder NLP erforderlich. Erstellung normgerechter Dokumentation für sicherheitskritische Systeme.
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Anforderungen
- Masterstudium in Informatik, Software Engineering, Data Science, KI, Elektrotechnik, Systems Engineering oder vergleichbar
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, NLP, LLMs oder wissensbasierten KI-Systemen
- Praktische Programmiererfahrung, vorzugsweise Python
- Erfahrung mit LLM-APIs, RAG, Agentensystemen, Datenanalyse oder Versionsverwaltung (Plus)
- Kenntnisse in Softwaretest, Requirements Engineering, Verification und Validation oder Entwicklung sicherheitskritischer Systeme (von Vorteil)
- Erfassung komplexer Prozesse durch Interviews, Dokumentenanalyse und Modellierung
- Verbindung technischer, organisatorischer und wirtschaftlicher Aspekte
- Selbstständige, methodische und kritische Arbeitsweise
- Freude an Bewertung von Technologie-Nutzen und -Grenzen
- Sehr gute Deutschkenntnisse
Aufgaben
- Den vollständigen Arbeitsprozess der Software-Prüfstelle untersuchen
- Softwareübergabe und Input-Prüfung durchführen
- Testplanung, Testfallentwicklung und Testautomatisierung durchführen
- Testdurchführung, Ergebnisanalyse und Fehlerbewertung durchführen
- Normgerechte Dokumentation erstellen
- Bewerten, in welchen Teilprozessen KI-Tools oder KI-Systeme einen messbaren Nutzen schaffen können
- Bedingungen für den vertretbaren Einsatz von KI-Tools oder KI-Systemen bewerten
- Bestehende Prozesse, Rollen, Tools und Schnittstellen der Software-Prüfstelle aufnehmen
- Den End-to-End-Prozess modellieren
- Anwendbare normative und regulatorische Anforderungen analysieren
- Mögliche KI-Anwendungsfälle entlang des gesamten Prozesses identifizieren
- Ein nachvollziehbares Bewertungsmodell entwickeln
- Anwendungsfälle anhand von Nutzen, technischer Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand, Kosten, Risiken, Reproduzierbarkeit, Erklärbarkeit, Auditierbarkeit und erforderlicher menschlicher Kontrolle priorisieren
- Zwei bis drei priorisierte Anwendungsfälle für eine vertiefte Analyse auswählen
- Mindestens einen priorisierten Anwendungsfall mit geeigneten und freigegebenen Technologien prototypisch umsetzen
- Den Prototyp anhand definierter Kriterien und einer geeigneten Vergleichsbasis bewerten
- Leitplanken für einen sicheren Human-in-the-Loop-Einsatz entwickeln
- Ein technisches Zielbild entwickeln
- Eine priorisierte Roadmap für die schrittweise Einführung geeigneter KI-Lösungen entwickeln
- Ergebnisse dokumentieren und plausibilisieren
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
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Das Unternehmen ist ein führender Anbieter im Bereich Mobilität, spezialisiert auf Schienenfahrzeuge und Bahnautomatisierung.
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