Ort:  Kaiserslautern
Datum:  27.11.2025

MASTERARBEIT - VIRTUELLE KI-TESTER

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Generative KI ist gerade dabei, die Welt zu verändern. Auch das Software Engineering (SE) ist an dieser Veränderung beteiligt. Perfekt wäre es doch, wenn wir die Dinge im SE immer von Anfang an richtig machen könnten! Von Anfang an richtig? Das wäre ein Traum! Manchmal werden Träume wahr, aber leider nicht immer. Deswegen ist es wichtig, Probleme möglichst früh zu erkennen. 

 

Hier sorgst Du für Veränderung

In dieser Masterarbeit bearbeitest du die Fragestellung, wie generative KI genutzt werden kann, um realitätstreue, künstliche Testuser für Softwareprodukte erzeugt werden können. Diese künstlichen Testuser sollen mit Hilfe von Daten aus verschiedenen SE-Phasen (insb. Anforderungserhebung, User Research) entstehen. Zentral ist dabei die Frage, wie diese Daten effizient vorverarbeitet und effektiv für den Kontext generativer KI genutzt werden können. 
Im Rahmen deiner Masterarbeit entwickelst du auch ein experimentelles Setup um verschiedene technische Ansätze im Umgang mit Daten und Kontext im Hinblick auf die künstlichen Testuser miteinander zu vergleichen. Eine wesentliche Messgröße wird der Vergleich der künstlichen Testuser mit menschlichen Testusers sein.

 

Hiermit bringst Du Dich ein

  • Leidenschaft, richtig gute Produkte entwickeln zu wollen, denn mal im Ernst: Schlechte Software kann sich heute niemand mehr leisten
  • Lust auf den systematischen Vergleich von technologischen Ansätzen zum Kontextmanagement wie RAG, Prompting, ggf. Finetuning usw. 
  • Neugierde und Interesse am sich ständig weiterentwickelnden Themenfeld "generative KI", dazu die Bereitschaft immer am Ball zu bleiben 
  • Programmiererfahrung, idealerweise in Python
  • Idealerweise ergänzende Erfahrungen mit Usability- und User Experience-Methoden 

 

Was wir für Dich bereithalten

  • Individuelle und engmaschige Betreuung deiner Masterarbeit 
  • Hybride und flexible Arbeitsweise
  • Teilnahme an einem dynamischen Team mit innovativen Aufgabenbereichen
  • Praktischer Ansatz für dein Studium
  • Spannende Diskussionen um das Thema auf Augenhöhe 
  • Eine Masterarbeit direkt am Puls der Zeit

 

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern. Das Gleiche gilt, wenn sie aufgrund einer Behinderung nicht alle Profilanforderungen erfüllen.

 

 

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht. 

 

Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE 

www.iese.fraunhofer.de 


Kennziffer: 82287                Bewerbungsfrist: 

 


Stellensegment: Testing, Software Engineer, User Experience, Engineer, Technology, Engineering, Research