Du studierst im Master Informatik, Software Engineering, Data Science, Künstliche Intelligenz, Elektrotechnik, Systems Engineering oder eine vergleichbare technische Fachrichtung. Du hast fundierte Kenntnisse in mindestens einem der Bereiche Machine Learning, Natural Language Processing, Large Language Models oder wissensbasierte KI-Systeme und möchtest diese auf reale Engineering-Prozesse anwenden. Du verfügst über praktische Programmiererfahrung, vorzugsweise mit Python. Erfahrung mit LLM-APIs, Retrieval-Augmented Generation, Agentensystemen, Datenanalyse oder Versionsverwaltung ist ein Plus. Kenntnisse in Softwaretest, Requirements Engineering, Verification und Validation oder in der Entwicklung sicherheitskritischer Systeme sind von Vorteil. Bahnspezifische Normenkenntnisse sind keine Voraussetzung. Du kannst komplexe Prozesse durch Interviews, Dokumentenanalyse und strukturierte Modellierung erfassen und technische, organisatorische sowie wirtschaftliche Aspekte miteinander verbinden. Du arbeitest selbstständig, methodisch und kritisch und hast Freude daran, neue Technologien nicht nur zu demonstrieren, sondern ihren Nutzen und ihre Grenzen belastbar zu bewerten. Sehr gute Deutschkenntnisse runden Dein Profil ab.

Masterarbeit zum Thema: "Potenziale für den normenkonformen Einsatz von KI in Softwaretest und -validierung für Schienenfahrzeuge" Im Rahmen Deiner Masterarbeit untersuchst Du den vollständigen Arbeitsprozess unserer Software-Prüfstelle: von Softwareübergabe und Input-Prüfung über Testplanung, Testfallentwicklung und Testautomatisierung bis zur Testdurchführung, Ergebnisanalyse, Fehlerbewertung und normgerechten Dokumentation. Ziel ist eine belastbare Bewertung, in welchen Teilprozessen KI-Tools oder KI-Systeme einen messbaren Nutzen schaffen können und unter welchen technischen, normativen und organisatorischen Bedingungen ihr Einsatz vertretbar ist. Du nimmst die bestehenden Prozesse, Rollen, Tools und Schnittstellen der Software-Prüfstelle strukturiert auf und modellierst den End-to-End-Prozess. Du analysierst die anwendbaren normativen und regulatorischen Anforderungen. Dazu gehören insbesondere und Anforderungen an Datenschutz, Informationssicherheit, Nachvollziehbarkeit und einen verantwortungsvollen KI-Einsatz. Du identifizierst systematisch mögliche KI-Anwendungsfälle entlang des gesamten Prozesses, zum Beispiel für Vollständigkeits- und Konsistenzprüfungen, Requirements- und Testfall-Traceability, Testfallerstellung und -review, Änderungswirkungsanalyse und Regressionstest-Auswahl, Testautomatisierung, Fehlerklassifikation sowie Berichts- und Nachweiserstellung. Du entwickelst ein nachvollziehbares Bewertungsmodell und priorisierst die Anwendungsfälle anhand von Nutzen, technischer Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand, Kosten, Risiken, Reproduzierbarkeit, Erklärbarkeit, Auditierbarkeit und erforderlicher menschlicher Kontrolle. Gemeinsam mit uns wählst Du zwei bis drei priorisierte Anwendungsfälle für eine vertiefte Analyse aus und setzt mindestens einen davon mit geeigneten und freigegebenen Technologien prototypisch um. Du bewertest den Prototyp anhand definierter Kriterien und einer geeigneten Vergleichsbasis, beispielsweise hinsichtlich Qualität, Testabdeckung, Zeitersparnis, Robustheit und Fehlerrate. Auf Basis Deiner Ergebnisse entwickelst Du Leitplanken für einen sicheren Human-in-the-Loop-Einsatz, ein technisches Zielbild und eine priorisierte Roadmap für die schrittweise Einführung geeigneter KI-Lösungen in der Software-Prüfstelle. Abschließend dokumentierst und plausibilisierst Du Deine Ergebnisse so, dass sie als fundierte Entscheidungsgrundlage für zukünftige Pilotierungen und Einführungsprojekte dienen können.