Doktorandin / Doktorand KI-gestützte globale Kundenfeedback- und Entscheidungsplattformen (w/m/d)

Job description

Arbeitsumfeld Sie möchten erforschen, wie die nächste Generation von Künstlicher Intelligenz globale Produktentscheidungen unterstützen kann? Sie möchten wissenschaftlich arbeiten und gleichzeitig an einer realen Herausforderung mit unmittelbarem Einfluss auf zukünftige Produkte und Kundenerlebnisse mitwirken? In dieser Promotion beschäftigen Sie sich mit der Entwicklung einer globalen KI-basierten Entscheidungsplattform, die Kundenfeedback, Produktdaten und Expertenwissen aus unterschiedlichen Märkten zusammenführt. Ziel ist es, regionale Perspektiven zu harmonisieren, relevante Kundenanforderungen weltweit vergleichbar zu machen und fundierte Entscheidungsempfehlungen für die Produktentwicklung abzuleiten. Sie arbeiten in einem internationalen und interdisziplinären Umfeld mit Expertinnen und Experten aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Kundenforschung und Produktentwicklung zusammen. Die Position bietet die Möglichkeit, wissenschaftliche Spitzenforschung mit einem realen industriellen Anwendungsfall zu verbinden und die Zukunft datengetriebener Produktentwicklung aktiv mitzugestalten. Bewerben Sie sich jetzt und forschen Sie an der Schnittstelle von Multi-Agenten-Systemen, Generativer KI, Natural Language Processing und Decision Intelligence in einem hochrelevanten industriellen Umfeld. Mögliche Aufgaben dieser Rolle Entwickeln und Evaluieren wissenschaftlicher Methoden zur Analyse und Harmonisierung globaler Kundenfeedback- und Produktdaten Erforschen von Multi-Agenten-Systemen zur Unterstützung komplexer Entscheidungsprozesse in der Produktentwicklung Entwickeln KI-basierter Verfahren zur Identifikation regionaler Besonderheiten, Kundenpräferenzen und Best Practices Validieren KI-generierter Empfehlungen im Vergleich zu menschlichen Expertinnen und Experten verschiedener Märkte Veröffentlichen wissenschaftlicher Ergebnisse und Überführen von Forschungserkenntnissen in prototypische Anwendungen Das endgültige Promotionsthema wird mit der Professorin / dem Professor gemeinsam definiert. Die Voraussetzung für die Zusammenarbeit ist die Betreuungszusage sowie eine bestätigte Themenabgrenzung seitens der Professorin / des Professors einer promotionsberechtigten Universität oder Forschungseinrichtung. Anforderungen an die Qualifikation Gut bis sehr gut abgeschlossenes Studium mit Promotionsberechtigung im Bereich Informatik, Künstliche Intelligenz, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwissenschaften oder einer vergleichbaren Studienrichtung Kenntnisse in Machine Learning, Generativer Künstlicher Intelligenz, Multi-Agenten-Systemen oder verwandten Technologien Erfahrung in Datenanalyse, Statistik, Softwareentwicklung oder der Entwicklung datenbasierter Systeme Interesse an wissenschaftlicher Forschung und der Anwendung moderner KI-Verfahren auf reale Problemstellungen Deutsch und Englisch Sprachniveau C1 Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Denkweise Hohe Eigeninitiative sowie wissenschaftliche Neugier Kommunikationsstärke und Freude an interdisziplinärer sowie internationaler Zusammenarbeit Keywords Dissertation, Wissenschaftliche Mitarbeit, AI Researcher, Research Scientist, Customer Analytics, Data Scientist, Machine Learning Engineer, Produktdatenanalyse Das bieten wir Attraktive Vergütung & 30 Urlaubstage (+ 24.12. und 31.12. frei) 35-Stunden-Woche, flexible Arbeitszeit, mobile Arbeit Sonderkonditionen bei Kauf und Leasing von Fahrzeugen Seminare zu wissenschaftlichem Arbeiten und überfachlicher Qualifizierung Teilnahme am Doktorandenkolleg zum wissenschaftlichen Austausch mit Vertretern der Lehre und anderen Doktoranden des Volkswagen Konzerns Das Bruttomonatsentgelt für diese Stelle liegt auf Basis einer 35-Stunden-Woche, gestaffelt nach dem jeweiligen Beschäftigungsjahr, bei 3.030 € (1. Jahr), 3.194 € (2. Jahr) und 3.497 € (3. Jahr). Hinzu kommt eine monatliche Zulage i.H.v. 167 € sowie eine Beteiligung am variablen Bonus zu 49%. Kontakt für diese Ausschreibung: Fabian Wenzel