📊 Erforsche Zukunftstechnologien für Master Thesis Graph-Based Question Answering and Retrieval-Augmented Generation Systems bei Bosch Group in Reutlingen

Aufgaben

MEMS (Micro Electronic Mechanical Systems) leisten einen entscheidenden Beitrag zur Fahrzeugsicherheit und sind aus der Konsumerelektronik nicht mehr wegzudenken. Bei der Herstellung und Prüfung dieser Systeme entstehen große, heterogene Datensätze mit vielfältigen Messparametern. Knowledge Graphs liefern strukturierte, semantisch reiche Repräsentationen von Domänenwissen und bilden eine leistungsfähige Basis für die intelligente Informationsbeschaffung. Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme kombinieren große Sprachmodelle mit externen Wissensquellen, um fundierte und präzise Antworten zu generieren. Neuere Arbeiten zu GraphRAG zeigen das enorme Potenzial dieser Kombination, wobei die etablierten Werkzeuge der Semantic Web Community noch weiter ausgeschöpft werden können.

Ziel dieser Masterarbeit ist die Erweiterung fortschrittlicher GraphRAG-Systeme durch den Einsatz von Semantic Web Technologien wie RDF, OWL, SPARQL und ontologiebasierter Deduktion, um die Abfragequalität, Antwortgenauigkeit und Datentreue nachhaltig zu verbessern.

• Durchführung einer umfassenden Literaturrecherche zu GraphRAG-Systemen, Knowledge Graph Question Answering und relevanten Semantic-Web-Methoden.
• Untersuchung, wie symbolische Ansätze, ontologisches Schließen und Graph-Algorithmen bestehende Retrieval- und Generierungspipelines ergänzen können.
• Konzeption und Implementierung eines Prototyps, der Semantic-Web-Technologien in eine GraphRAG-Architektur integriert.
• Validierung des erarbeiteten Ansatzes durch umfangreiche Experimente auf öffentlichen Benchmarks sowie Bosch-internen Datensätzen im Vergleich zu aktuellen Baselines.

Profil

• Ausbildung: Fortgeschrittenes Masterstudium der Informatik, des Machine Learning, der Data Science, der Kognitionswissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs mit sehr guten Leistungen.
• Erfahrung und Kenntnisse: Fundierter akademischer Hintergrund in Machine Learning, Graph Data Science oder Semantic Web Technologien. Sichere Anwendung von Python und objektorientierter Programmierung. Praktische Erfahrung mit dem RDF-basierten Semantic-Web-Stack (z. B. SPARQL, OWL), Graph-Data-Science-Tools oder RAG-Systemen ist von Vorteil.
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Eigenverantwortliche, motivierte und zielgerichtete Herangehensweise an offene Forschungsfragen.
• Arbeitsmodell: Möglichkeit zum flexiblen Arbeiten im Hybrid-Setup mit 60 % Präsenz vor Ort.
• Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Wissenswertes und Benefits

Beginn: nach Vereinbarung | Dauer: 6 Monate

Voraussetzung für die Durchführung der Masterarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Neben einer attraktiven Vergütung bietet Bosch umfangreiche Zusatzleistungen wie Leistungsboni, Mitarbeiterrabatte und eine betriebliche Altersvorsorge.

Über den Standort Reutlingen

Am Standort Reutlingen entwickeln und fertigen engagierte Teams Halbleiter, Sensoren und Steuergeräte für die Mobilität der Zukunft. Bosch fördert Vielfalt sowie Chancengleichheit und freut sich auf qualifizierte Bewerbungen.