Du willst mit Python und modernen KI-Technologien technisches Wissen rund um Brennstoffzellensysteme neu zugänglich machen? Dann bring deine Ideen bei uns ein und gestalte innovative Lösungen mit.
- Im Rahmen deines Praktikums entwickelst und skalierst du eine bestehende Python/Qdrant-basierte RAG-Pipeline zur automatisierten Wissensextraktion aus heterogenen Entwicklungsdokumenten wie PDF, Excel, Requirements, technischen Zeichnungen und Step Files in Python.
- Zur Optimierung der Daten-Pipeline konzipierst und implementierst du intelligente Parsing-Routinen für Tabellen, Layouts und strukturierte Parameter.
- Beim Prototyping erstellst du eine nutzerfreundliche Chat-Oberfläche, beispielsweise mit Streamlit, für die Entwicklung sowie weitere sekundäre Applikationen nach Bedarf der Stakeholder.
- Nicht zuletzt testest du systematisch die Antwortqualität, Quellennachweise und Performance über verschiedene Brennstoffzellensysteme hinweg.