Masterarbeit / Praktikum: Nutzung agentischer Workflows und LLMs für interaktives Prozessmodellieren

Aufgaben

• Entwickle einen Prototyp für BPMN und DMN Modellierungsstandards.
• Nutze MCP und RAG zur Integration eines Wissensspeichers.
• Präsentiere Ergebnisse intern und veröffentliche einen Artikel.

Fähigkeiten

• Kenntnisse in NLP, ML-Modellen und Softwareentwicklung erforderlich.
• Praktische Erfahrung in Programmiersprachen wie Python oder Java.
• Zusätzliche Kenntnisse in Azure oder AWS von Vorteil.

Beschreibung

Entwickeln Sie einen Assistenten für Geschäftsprozessmodellierung – Im Kontext von Dokumenten- und Prozessmanagement kann KI genutzt werden, um Business-Analysten und Prozessmodellierer bei der Gestaltung von Geschäftsprozessmodellen in einem geführten und interaktiven Ansatz zu unterstützen. Um dies zu erreichen, können LLMs angewiesen werden, eine interaktive Methodik zu durchlaufen und dabei Einschränkungen hinsichtlich Designmustern, Datenstruktur und Stil zu beachten. Dieser Ansatz liefert deutlich fortschrittlichere Ergebnisse – in unserem Fall Geschäftsprozessmodelle – als ein einfacher GPT-Assistent direkt aus der Box.

Ziele

Entwicklung eines Prototyps – Implementieren Sie einen Prototyp, der die Modellierungsstandards BPMN und DMN unterstützt. Nutzen Sie MCP und RAG, um eine Wissensbasis für Fachwissen im Geschäftsbereich und eine präzise Prozessgestaltung zu integrieren. Präsentieren Sie die Ergebnisse intern. Setzen Sie die Lösung online ein – z. B. Auf Azure.

Ein Artikel, der die Ergebnisse des Praktikums präsentiert, wird online veröffentlicht.

Unser Angebot

• Ein dynamisches Arbeits- und kollaboratives Umfeld mit einem hochmotivierten multikulturellen und internationalen Team an verschiedenen Standorten
• Die Chance, durch den Aufbau innovativer Lösungen das Leben der Menschen zu verbessern
• Verschiedene interne Coding-Events (Hackathon, Brownbags), siehe unseren technischen Blog
• Monatliche After-Work-Veranstaltungen an den Standorten

Erforderliche Fähigkeiten

• Kenntnisse in NLP und Techniken zum Trainieren, Abstimmen und Bereitstellen von Machine-Learning-(ML)-Modellen, Kenntnisse in der Entwicklung von Deep Learning.
• Praktische Softwareentwicklungskompetenzen in einer oder mehreren Programmiersprachen – z. B. Python, Java
• Wünschenswert: Kenntnisse der gängigen Dienste von Azure oder AWS, Kenntnisse zu Foundation Models

Dieses Praktikum beginnt im Februar 2026.