myScience
Zurich
Letzte Woche
Praktikum oder Masterarbeit
- 23 April 2026
- 100%
- Zurich
Job-Zusammenfassung
Das IBM Zurich Research Laboratory sucht eine*n Praktikant*in für eine Masterarbeit.
Aufgaben
- Entwicklung von agentenzentrierten Datensystemen.
- Implementierung von Mechanismen für das Lernen über Sessions.
- Evaluierung von agentenbasierten Systemen und deren Leistungsfähigkeit.
Fähigkeiten
- Master-Studierende*r in Informatik oder verwandten Bereichen.
- Starke Softwareentwicklungskompetenzen, insbesondere in Python.
- Gutes Verständnis von relationalen Datenbanken und SQL.
Ist das hilfreich?
Über den Job
Praktikum oder Masterarbeit
Arbeitsort Zürich - Region Zürich - SchweizKategoriePositionVeröffentlicht22. April 2026Praktikum oder Masterarbeit
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 adaptives, mehrstufiges Denken 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 der Genauigkeit einzelner Abfragen 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:
Die Position bietet die Möglichkeit, sowohl systemorientierte Beiträge als auch empirische Evaluierungen zu leisten. Je nach Projektumfang können die Ergebnisse zur Produktentwicklung sowie zu Publikationen auf führenden Konferenzen beitragen.
Mindestanforderungen
Bevorzugte Qualifikationen
Was wir bieten
Vielfalt & Arbeitsumfeld
IBM engagiert sich für Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz. Sie treten einer offenen, multikulturellen Forschungsumgebung bei, die unterschiedliche Perspektiven schätzt und flexible Arbeitsmodelle unterstützt. Unser Ziel ist es, allen Geschlechtern und Hintergründen eine professionelle Entfaltung zu ermöglichen und gleichzeitig eine gesunde Work-Life-Balance zu fördern.
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.
Agentenzentrierte Datensysteme
Ref. 2026_014Kontext
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 adaptives, mehrstufiges Denken 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 der Genauigkeit einzelner Abfragen 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 sich kontinuierlich entwickelnden Menge verfügbarer Funktionalitäten
- Entwicklung von Mechanismen für lernfähige Sitzungen übergreifend, die es dem Agenten ermöglichen, betriebliches Wissen (z.B. anbieter-spezifisches Verhalten, effektive Muster und Workarounds) zu erfassen, zu strukturieren und wiederzuverwenden, um Effizienz zu steigern und sich an individuelle Nutzer anzupassen
- Untersuchung agentengesteuerter Ausführung über heterogene Datensysteme hinweg, bei der eine einzelne Nutzeranfrage koordinierte Operationen über verschiedene Arten von Datenmanagementplattformen erfordert
- Entwurf und Evaluierung erweiterbarer Plugin-Schnittstellen, die es ermöglichen, Drittanbieter-Datenfunktionen dynamisch zur Laufzeit zu entdecken und zu integrieren
- Aufbau von Evaluationsrahmen für agentenbasierte Systeme, inklusive der Generierung synthetischer Daten und der Definition von Metriken, die die Korrektheit und Robustheit mehrstufiger Arbeitsabläufe über isolierte Abfragegenauigkeit hinaus erfassen
Die Position bietet die Möglichkeit, sowohl systemorientierte Beiträge als auch empirische Evaluierungen zu leisten. Je nach Projektumfang können die Ergebnisse zur Produktentwicklung sowie zu Publikationen auf führenden Konferenzen beitragen.
Mindestanforderungen
- Masterstudent/in in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
- 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 (z.B. Model Context Protocol oder ähnliche Konzepte)
- 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
Vielfalt & Arbeitsumfeld
IBM engagiert sich für Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz. Sie treten einer offenen, multikulturellen Forschungsumgebung bei, die unterschiedliche Perspektiven schätzt und flexible Arbeitsmodelle unterstützt. Unser Ziel ist es, allen Geschlechtern und Hintergründen eine professionelle Entfaltung zu ermöglichen und gleichzeitig eine gesunde Work-Life-Balance zu fördern.
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.
Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf myScience.ch und geben Sie die JobID69703 an.
