Wissenschaftliche:r Assistent:in für datengetriebene B2B-Serviceentwicklung 50 %

Entwickeln Sie KI-basierte Serviceprototypen und quantitative Preismodelle für den Maschinenbau. Mit Python, Data Science und ökonomischen Methoden gestalten Sie innovative datengetriebene B2B-Services. Wissenschaftliche:r Assistent:in für datengetriebene B2B-Serviceentwicklung 50 % Departement: School of Engineering Arbeitsbeginn: Per sofort oder nach Vereinbarung, befristet für ein Jahr mit Option auf Verlängerung

Aufgaben

• 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.

Profil

• Sie verfügen über einen Bachelorabschluss in Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, Data Science, Volkswirtschaftslehre, Betriebswirtschaftslehre oder einer verwandten Fachrichtung.
• Für die Stelle sind insbesondere folgende Qualifikationen relevant:
• 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.

Dafür stehen wir

Die ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ist mit über 14'000 Studierenden und über 11'000 Weiterbildungsteilnehmenden sowie mit rund 3'700 Mitarbeitenden eine der grössten Mehrsparten-Fachhochschulen der Schweiz. Die ZHAW School of Engineering gehört zu den führenden technischen Bildungs- und Forschungsinstitutionen in der Schweiz. 14 Institute und Zentren garantieren qualitativ hochstehende Ausbildung, Weiterbildung, Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt in den Bereichen Energie, Mobilität, Information und Gesundheit. Das Studienangebot orientiert sich an Bedürfnissen der Wirtschaft und vermittelt eine wissenschaftlich fundierte Ingenieursausbildung mit starkem Praxisbezug und interdisziplinärem Ansatz. Das Institut für Data Science (IDS) bearbeitet anspruchsvolle praxisorientierte Forschungsprojekte aus den Anwendungsgebieten: Smart Services and Maintenance, Operations Research and Operations Management, Data Analysis and Statistics, j4id10397231a j4it0938a j4iy26a