Thesis (Master) AI Operating System for Agentic Applications (all genders)

Exxeta
Mannheim

Was erwartet dich

  • Du analysierst den Stand der Technik zu AI OS / AI Factory (Lakehouse, Ontologie/KG, Agentic Systems) und leitest daraus klare Architekturprinzipien und Design-Entscheidungen ab.
  • Entwerfe eine 3-Layer-Architektur (Data Layer, Semantic Layer, AI/Agentic Layer) inkl. Schnittstellen und Verantwortlichkeiten.
  • Du definierst, wie ein Lakehouse (z. B. Delta/Iceberg-Paradigmen) als „Single Source of Truth“ für strukturierte & unstrukturierte Daten (Docs/Events/Logs) dient – inkl. Data Products, Quality, Lineage und Zugriffskontrollen.
  • Du konzipierst einen semantischen Kern (Ontology/KG) mit Business Objects, Beziehungen und (optional) Actions/Writeback-Pfaden; inkl. Entity Resolution, Semantic APIs und (Graph-)Retrieval-Strategien.
  • Implementiere einen PoC (z. B. GraphRAG/RAG + Tool-Calling + Agent Runtime) und zeige, wie Agenten auf Semantik „geerdet“ Entscheidungen treffen und kontrolliert handeln können (Policies, Audit, Human-in-the-loop).
  • Liefere Masterarbeit + Architekturdiagramme + PoC-Demo + Entscheidungslog (Trade-offs, Build-vs-Buy, Skalierungspfad) – so, dass es als Blaupause für weitere Umsetzungen dient.

Was erwarten wir von dir

  • Persönlicher Background: Du bist immatrikulierte/r Master Student:in der Informatik, Mathematik, Physik oder einer anderen Natur- oder- Ingenieurwissenschaft.
  • Data & Tech Skills: Du besitzt sehr gute Grundlagen in Data/AI (Python, SQL) und hast ein solides Verständnis moderner Datenplattformen (Cloud- oder On-Prem-Grundkonzepte) sowie Interesse an Lakehouse-Architekturen, Knowledge Graphs/Ontologien und LLM-/Agenten-Patterns.
  • Analytische & wissenschaftliche Arbeitsweise: Du bringst die Fähigkeit mit, Literatur und Praxisquellen zu strukturieren, Hypothesen abzuleiten und Ergebnisse reproduzierbar zu dokumentieren (Methodik, Experimente, saubere Argumentation).
  • Engineering & Prototyping: Du kannst Prototypen sauber umsetzen (Git, Testing-Basics, Dokumentation), Schnittstellen/API-Denken und ein Gefühl für „Production Readiness“.
  • Communication is key: Du kannst komplexe Themen verständlich visualisieren und in Reviews/Workshops klar vertreten (z. B. Architektur- und Ergebnispräsentationen).
  • Nice to have: Du hattest bereits erste Berührungen mit Knowledge Graph Technologien (Neo4j/RDF/Property Graph), RAG/Embeddings, Agent Frameworks (z. B. LangGraph/Autogen), Data Lakhouse oder Data Catalog.
  • Let's talk: Du sprichst fließend Deutsch und Englisch - super, dann findest du dich bei Exxeta bestens zurecht.

Warum Exxeta

  • Arbeite in einer lockeren, freundlichen Unternehmenskultur mit kompetenten und motivierten Kolleg:innen.
  • Mobiles Arbeiten? Nachteule oder früher Vogel? Für deine optimale Study-Life-Balance gibt es genug Gestaltungsraum.
  • Profitiere von sehr gutem Wissensmanagement und Coaching.
  • Stelle die Weichen für deinen Start ins Berufsleben bei Exxeta.
Veröffentlicht am 2026-02-26

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