
ZHAW · Education
Wissenschaftliche:r Assistent:in für datengetriebene B2B-Serviceentwicklung 50 %
Im Rahmen des länderübergreifenden Eureka-Forschungsprojekts BePro-CEND arbeiten Sie an der Entwicklung datengetriebener Lösungen für B2B-Services und zirkuläre Geschäftsmodelle in produzierenden Unternehmen. Gemeinsam mit Forschungsinstituten und Unternehmen aus Deutschland und der Schweiz entwickeln und erproben Sie innovative Methoden und Services für die industrielle Praxis.
Ihre wesentlichen Aufgaben sind:
Von Vorteil sind Erfahrungen mit RAG-Architekturen, agentenbasierten Systemen, MCP, einschlägigen Python-Frameworks für LLM-Anwendungen sowie mit der Aufbereitung und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten. Kenntnisse im Bereich Geschäftsmodellinnovation, industrielle Services oder Circular Economy sind ebenfalls willkommen.
Die Assistenzstelle eignet sich besonders für Personen, die ihre Tätigkeit mit einem weiterführenden Ausbildungsprogramm, beispielsweise einem Masterstudium, verbinden möchten. Wir bieten hochschulgerechte Arbeits- und Anstellungsbedingungen und fördern aktiv die Personalentwicklung unserer Mitarbeitenden und Führungspersonen. Eine detaillierte Beschreibung der Vorteile finden Sie auf der Seite Arbeiten an der ZHAW. Hier die wichtigsten Eckpunkte:
Ihre wesentlichen Aufgaben sind:
- Sie konzipieren und implementieren funktionsfähige Prototypen für LLM- und agentenbasierte Services in Python, beispielsweise unter Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und dem Model Context Protocol (MCP).
- Sie integrieren unterschiedliche Datenquellen, Wissensbestände und digitale Werkzeuge in die entwickelten Services und evaluieren deren Qualität, Zuverlässigkeit und praktischen Nutzen.
- Sie entwickeln ökonometrische oder spieltheoretische Modelle zur Analyse und Gestaltung von Pricing-Strategien im B2B-Umfeld.
- Sie führen Interviews und Nutzertests mit Unternehmenspartnern durch, um Anforderungen und Nutzerbedürfnisse systematisch zu ermitteln sowie die entwickelten Prototypen und Modelle praxisnah zu testen.
- Sie erproben und validieren die entwickelten Methoden und Prototypen gemeinsam mit produzierenden Unternehmen in konkreten industriellen Anwendungsfällen.
- Sie dokumentieren die Ergebnisse wissenschaftlich und praxisorientiert und unterstützen die Kommunikation sowie die Koordination mit den nationalen und internationalen Projektpartnern.
- Sie unterstützen bei Bedarf in anderen Projekten zu Service- oder Business-Engineering Themen.
- Einsätze in der Unterrichtsassistenz sind nach Bedarf möglich.
- Sie verfügen über gute Programmierkenntnisse in Python und haben idealerweise bereits Anwendungen auf Basis von Large Language Models entwickelt.
- Sie besitzen Kenntnisse in quantitativen Methoden, insbesondere in ökonometrischer oder spieltheoretischer Modellierung, oder sind motiviert, sich fundiert in diese Methoden einzuarbeiten.
- Sie interessieren sich für B2B-Geschäftsmodelle, Pricing-Strategien und die datenbasierte Umsetzung der Circular Economy in produzierenden Unternehmen.
- Sie arbeiten selbstständig, strukturiert und lösungsorientiert und bringen Freude an der Zusammenarbeit mit Unternehmen sowie interdisziplinären und internationalen Forschungspartnern mit.
- Sie verfügen über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Von Vorteil sind Erfahrungen mit RAG-Architekturen, agentenbasierten Systemen, MCP, einschlägigen Python-Frameworks für LLM-Anwendungen sowie mit der Aufbereitung und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten. Kenntnisse im Bereich Geschäftsmodellinnovation, industrielle Services oder Circular Economy sind ebenfalls willkommen.
Die Assistenzstelle eignet sich besonders für Personen, die ihre Tätigkeit mit einem weiterführenden Ausbildungsprogramm, beispielsweise einem Masterstudium, verbinden möchten. Wir bieten hochschulgerechte Arbeits- und Anstellungsbedingungen und fördern aktiv die Personalentwicklung unserer Mitarbeitenden und Führungspersonen. Eine detaillierte Beschreibung der Vorteile finden Sie auf der Seite Arbeiten an der ZHAW. Hier die wichtigsten Eckpunkte: