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Masterarbeit: Entwicklung und Evaluierung eines KI-gestützten Dokumentenreviewprozesses im Automation Engineering unter GxP-Anforderungen Vollzeit

Über die Rolle:

Hintergrund und wissenschaftliche Einordnung

Im pharmazeutischen Umfeld sind vollständige, konsistente und auditierbare Dokumente (z. B. URS, Herstellerdokumentation, Software Change Reports) entscheidend für die Qualität, Compliance und korrekte Umsetzung von Anforderungen.

Das bewirken Sie:

Zielsetzung der Masterarbeit

Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung und systematische Evaluierung eines KI-gestützten Ansatzes zur Unterstützung des Dokumentenreviewprozesses im Bereich Automation Engineering. Dabei soll insbesondere untersucht werden, inwieweit ausgewählte KI-Use-Cases im Vergleich zu manuellen Reviews die Effizienz und Qualität der Identifikation von Inkonsistenzen in technischen Dokumenten verbessern kann. Darüber hinaus werden geeignete KI-Methoden (z. B. regelbasierte Ansätze vs. NLP/LLM) analysiert sowie Anforderungen an die Gestaltung, Governance und Nutzung eines compliant einsetzbaren KI-Systems abgeleitet.

Mögliche Forschungsfragen

  • Wie effektiv sind spezifische KI-Use-Cases (z. B. Requirement Coverage, Konsistenzprüfung oder Delta-Analyse) im Vergleich zu manuellen Reviews bei der Erkennung von Inkonsistenzen in technischen Dokumenten?
    Wie stark verbessert KI den Dokumentenreview-Prozess messbar hinsichtlich Effizienz und Qualität?
  • Welche Auswirkungen hat der Einsatz von KI auf die Durchlaufzeit und den Ressourcenaufwand im Dokumentenreviewprozess im regulierten Umfeld?
  • Welche KI-Ansätze (z. B. rule-based vs. NLP/LLM) eignen sich am besten zur automatisierten Prüfung von Anforderungsspezifikationen hinsichtlich Vollständigkeit und Konsistenz?
  • Wie muss ein KI-gestütztes System gestaltet sein (Technologie, Governance, Prozesse), um den Dokumentenreview im Automation Engineering effizient und compliant zu unterstützen?
  • Wie muss ein KI-gestütztes System verwendet werden bzw. wie muss das prompting durchgeführt werden um wiederholgenau, akkurate Ergebnisse zu erhalten und wo bestehen Grenzen in der praktischen Anwendung?
  • Wo liegen die methodischen, technischen und prozessualen Grenzen beim Einsatz von KI im Dokumentenreview technischer Anforderungsspezifikationen?
  • In welchen Fällen stößt der Einsatz von KI im Vergleich zu manuellen Reviews an Grenzen hinsichtlich Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit und Verlässlichkeit bei der Erkennung von Inkonsistenzen?

Erwartete Ergebnisse

  • Eine strukturierte und belastbare Ist-Analyse des aktuellen Dokumentenerstellungs- und -reviewprozesses im Bereich Automation Engineering.
  • Erstellung eines Use-Case-Katalogs mit Priorisierung und Auswahl von Pilot-Use-Cases.
  • Umsetzung in Form eines Proof-of-concept der Use-Cases anhand unterschiedlicher Technologien.
  • Systematischer Vergleich und technologische Einordnung geeigneter KI-Ansätze.
  • Quantitative Bewertung des KI-Ansatzes und Gegenüberstellung zum bisherigen Prozess in Hinsicht auf u.a. Effizienz, Qualität, Prozessperformance
  • Ermittlung und Analyse der systematischen Grenzen des Einsatzes von KI beim Dokumentenerstellungs- und -reviewprozess.
  • Erstellung einer Guideline zur wiederholgenauen Anwendung der KI-Lösung.

Dafür bringen Sie mit:

  • Masterstudium in Automatisierungstechnik, Informatik, Data Science, Verfahrenstechnik, Wirtschaftsingenieurwesen oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Kenntnisse im Bereich KI-Anwendungen, Natural Language Processing, Information Retrieval, Dokumentenmanagement oder digitaler Qualitätssicherung in Textverarbeitung / Bildverarbeitung
  • Strukturiertes Arbeiten in einem Umfeld mit hohen Anforderungen an Qualität, Verlässlichkeit, Auditierbarkeit und Vertraulichkeit
  • Analytische Denkweise sowie selbstständige und sorgfältige Arbeitsweise
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Von Vorteil

  • Erfahrung mit strukturierten Dokumentformaten (z. B. Templates, Traceability-Tabellen, Tabellen/Metadaten) und idealerweise mit Tools zur Dokumentenprüfung oder -versionierung
  • Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und an der Übertragung theoretischer Konzepte in die Praxis

Das bieten wir Ihnen:

Für diese wichtige und verantwortungsvolle Position beträgt das Gehalt 2.010,75 EUR brutto/Monat (Vollzeit, KV chem. Industrie).

  • Auszeichnungen als Top-Arbeitgeber und zertifiziertes familienfreundliches Unternehmen
  • Umfassende Weiterbildungs- und Trainingsangebote sowie Persönlichkeitsentwicklung und Mentoringprogramm
  • Vielfältige Weiterentwicklungsprogramme (Talent-, Trainee-, Lehrlingsprogramm)
  • Mitarbeiter*innenempfehlungs und -anerkennungsprogramme, Aktienerwerbsplan
  • Aktive Teilnahme an verschiedenen Netzwerkgruppen (z. B. Diversity, Equity & Inclusion; Nachhaltigkeit)
  • Vielfältige Gesundheitsangebote (z. B. kostenlose Impfungen, psychologische Beratung, Massagen)
  • Fitnessangebote
  • Firmen-Events & Feste
  • Betriebsrestaurant mit gestützten Preisen
  • Betriebliche Kinderbetreuung / bilingualer Betriebskindergarten
  • Gute öffentliche Anbindung


Bewerbung

https://jobs.takeda.com/job/vienna/master-thesis-internship-automation-automatisierungstechnik-informatik-data-science-verfahrenstechn/1113/96482300816


Überblick

  • Unternehmen: Takeda
  • Ort: Österreich
  • Gehalt: 2010,75
  • Skills: Datenbanken, Selbstständiges Arbeiten, Artificial Intelligence, Datascience, Compliance
  • veröffentlicht am: 19.06.2026