Kontext

Unternehmensdatensysteme entwickeln sich von pipeline-zentrierten Architekturen hin zu agentenzentrierten Systemen, in denen auf grossen Sprachmodellen (LLM) basierende Agenten die Nutzerabsicht interpretieren und Datenoperationen im Auftrag des Nutzers ausführen. Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen, die auf vordefinierten ETL-Pipelines und statischer Orchestrierung basieren, setzen diese Systeme auf adaptive, mehrstufige Schlussfolgerungen und dynamische Werkzeugnutzung.

Dieser Wandel bringt eine Reihe grundlegender Herausforderungen mit sich. Mit der Zunahme der verfügbaren Werkzeuge und aufgabenspezifischen Fähigkeiten wird das effiziente Management des Agentenkontexts entscheidend. Zudem reichen etablierte Evaluationsmethoden, die auf Einzelabfragegenauigkeit basieren, nicht mehr aus, um die Qualität mehrstufiger, agentengesteuerter Arbeitsabläufe zu bewerten. Darüber hinaus bleibt es eine offene Forschungsfrage, wie Agenten frühere Interaktionen nutzen können, um die Leistung zu verbessern und das Verhalten individuell anzupassen.

Unsere Gruppe entwickelt Datensysteme der nächsten Generation, die diese Herausforderungen an der Schnittstelle von LLMs, Datenmanagement und Systemtechnik adressieren. Unser aktueller Fokus liegt auf datenorientierten Operationen, darunter synthetische Datengenerierung, autonome Datenanalyse und datenübergreifende Abfrage. Gleichzeitig zielt das zugrundeliegende Systemdesign darauf ab, über das Datenmanagement hinaus zu generalisieren und eine breitere Klasse agentengesteuerter Anwendungen zu unterstützen.

Ihre Rolle

Sie tragen zur Gestaltung, Implementierung und Evaluierung agentenzentrierter Datensysteme bei. Die Position bietet Flexibilität bei der Gestaltung des spezifischen Fokusbereichs, während eine enge Verbindung zur laufenden Systementwicklung und Forschung erhalten bleibt. Typische Arbeitsbereiche umfassen:

• Entwurf und Implementierung skalierbarer Ansätze für die Zuordnung von Nutzerabsichten zu relevanten Werkzeugen und Fähigkeiten in Umgebungen mit einer grossen und kontinuierlich wachsenden Anzahl verfügbarer Funktionalitäten
• Entwicklung von Mechanismen für lernfähige Sitzungen übergreifend, die es dem Agenten ermöglichen, betriebliches Wissen zu erfassen, zu strukturieren und wiederzuverwenden
• Untersuchung agentengesteuerter Ausführung über heterogene Datensysteme hinweg
• Entwurf und Evaluierung erweiterbarer Plugin-Schnittstellen
• Aufbau von Evaluationsrahmen für agentenbasierte Systeme

Mindestanforderungen

• Masterstudent/in der Informatik, Datenwissenschaft oder eines verwandten Fachgebiets
• Starke Software-Engineering-Fähigkeiten mit solider Erfahrung in Python
• Gutes Verständnis relationaler Datenbanken und SQL
• Vertrautheit mit grossen Sprachmodellen und deren praktischer Anwendung
• Erfahrung mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git) und kollaborativen Entwicklungsabläufen
• Fähigkeit, selbstständig an offenen Problemen zu arbeiten
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit LLM-basierten Systemen oder Agenten-Frameworks
• Vertrautheit mit modernen Datensystemen und Tools (z. B. DuckDB, Apache Arrow, Spark)
• Hintergrund in Datenengineering, Abfrageverarbeitung oder Datenintegration
• Erfahrung mit Benchmarking und Evaluierung komplexer Systeme
• Interesse an der Kombination von Systementwicklung mit forschungsorientierter Arbeit

Was wir bieten

• Die Möglichkeit, an hochmodernen Systemen an der Schnittstelle von LLMs und Datenmanagement zu arbeiten
• Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Forschern und Ingenieuren in einem forschungsorientierten Umfeld
• Zugang zu moderner LLM-Infrastruktur und heterogenen Datenplattformen
• Möglichkeiten, zu Open-Source-Projekten und Forschungsarbeiten beizutragen
• Ein flexibles und kollaboratives Arbeitsumfeld in einem internationalen Team

Bewerbung

Bitte reichen Sie Ihren Lebenslauf, ein kurzes Motivationsschreiben (maximal eine Seite) und Ihr akademisches Zeugnis ein. Falls vorhanden, fügen Sie Links zu relevanten Projekten oder Code-Repositorien bei.