Entlang des gesamten Produktlebenszyklus entstehen bei der MTU große Datenmengen, von Entwicklung und Fertigung bis hin zu Betrieb und Instandhaltung. Da diese Daten über verschiedene Systeme und Domänen verteilt sind, ist ein zentralisierter Zugriff auf relevante Informationen eine wesentliche Herausforderung. Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Entwicklung und Bewertung eines Prototyps, der Knowledge Graphs und moderne KI-Methoden kombiniert, um einen domänenübergreifenden Informationszugriff mittels eines „Digital Thread“ zu ermöglichen.
- Untersuchung und Vergleich geeigneter Knowledge-Graph-Technologien und Graphdatenbanken
- Konzeption und Implementierung eines Prototyps zur domänenübergreifenden Informationsintegration
- Entwicklung einer natürlichsprachlichen Such- und Abfrageschnittstelle auf Basis von Large Language Models (LLMs)
- Erforschung und Bewertung von Agentic-AI-Ansätzen für Informationsrecherche und Retrieval-Orchestrierung
- Analyse der Lösungsqualität hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit, Performance und Usability
- Masterstudium der Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz, Wirtschaftsinformatik, Computational Engineering oder einer vergleichbaren Studienrichtung
- Sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python
- Interesse an Knowledge Graphs, Information Retrieval, Datenarchitekturen und generativer KI
- Erste Erfahrungen mit Graphdatenbanken, LLMs oder Machine-Learning-Frameworks von Vorteil
- Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie analytisches Denkvermögen
- Praxisnahe Einblicke in die Luftfahrtindustrie und Jobs mit Verantwortung
- Starker Teamzusammenhalt u.a. durch unser Studierenden-Netzwerk und verschiedene Events
- Individuelle Betreuung durch Mentoring und feste Ansprechpersonen
- Flexible Arbeitszeiten sowie die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten (je nach Einsatzbereich)
- Leckere und abwechslungsreiche Gerichte in unserer Betriebsgastronomie
- EGYM Wellpass und Betriebssportgruppen
- Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation
