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Masterthesis: Release- & Patchmanagement beim Einsatz von LLMs in Software-Anwendungen
Masterthesis: Release- & Patchmanagement beim Einsatz von LLMs in Software-AnwendungenQuanto Solutions GmbH • Heidelberg, de
Masterthesis: Release- & Patchmanagement beim Einsatz von LLMs in Software-Anwendungen

Masterthesis: Release- & Patchmanagement beim Einsatz von LLMs in Software-Anwendungen

Quanto Solutions GmbH • Heidelberg, de
Vor 15 Tagen
Stellenbeschreibung
Beschreibung

Ziel dieser Masterarbeit ist die Konzeption und Evaluierung eines Frameworks zur systematischen Steuerung von Modell-Updates und Versionierungen zur Sicherstellung von Stabilität und Qualität in produktiven Systemen.

XQT5 ist die Management-Consulting-Tochter von QUANTO Solutions. Im Fokus von XQT5 stehen strategische Fragestellungen rund um digitale Transformation, Technologieentscheidungen und die wirtschaftliche Bewertung moderner KI- und Cloud-Architekturen.


Das bringst du mit
  • Sehr gute Kenntnisse in Softwareentwicklung und IT-Architekturen
  • Erfahrung oder starkes Interesse an SW-Entwicklung und an ITSM-Prozessen
  • Grundkenntnisse im Bereich Anwendungsentwicklung, Programmierung (u. a. Python und JavaScript) und Release-/Patchmanagement
  • Analytisches Denken und Fähigkeit zur strukturierten Problemanalyse
  • Eigenständige, wissenschaftlich saubere Arbeitsweise

Das bringt es dir
  • Tiefer Einblick in die KI-Anwendungsentwicklung
  • Erfahrung in der Konzeption und Bewertung komplexer Software-Lifeycle- und Supportprozesse
  • Arbeit an einem realen, forschungs- und praxisrelevanten Thema
  • Enge fachliche Betreuung auf Master-Niveau
  • Sehr gute Grundlage für eine Karriere in KI-Engineering und Management-Beratung

Deine Aufgaben
  • Analyse der spezifischen Herausforderungen beim Lifecycle-Management von LLMs, insbesondere im Hinblick auf Regressionen und Modell-Drift
  • Konzeption e. strukturierten Release-/Patchmanagement-Frameworks, das Strategien für das Patching v. Prompts, Gewichten & Modell-Iterationen in produktiven Umgebungen definiert
  • Prototypische Umsetzung einer automatisierten Pipeline zur Absicherung von Modell-Updates durch automatisierte Evaluationstests
  • Evaluation und Benchmarking des Frameworks anhand qualitativer und quantitativer Metriken wie Vorhersagestabilität, Latenz und Implementierungsaufwand

Du arbeitest dabei eng mit erfahrenen KI-Implementierern und Prozessberatern zusammen und wirst fachlich wie technisch begleitet.

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Masterthesis: Release- & Patchmanagement beim Einsatz von LLMs in Software-Anwendungen • Heidelberg, de

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