Studentische Hilfskraft für Innovation im Handel

Fraunhofer-Gesellschaft; Sankt Augustin; Hybrid; EUR 30.000 - 50.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Forschungsinstitut sucht eine studentische Hilfskraft zur Unterstützung bei der Entwicklung von KI-Lösungen im Einzel- und Großhandel. In dieser spannenden Rolle arbeitest du an der Konzeption und Entwicklung von Prototypen im Bereich Multi-Agenten-Systeme, evaluierst aktuelle Technologien und wendest moderne KI-Methoden an. Du wirst Teil eines interdisziplinären Teams, das an realen Anwendungsfällen arbeitet, um Effizienz zu steigern und Kunden zu begeistern. Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Kombination von mobiler Arbeit und Vor-Ort-Arbeit bieten dir die ideale Balance zwischen Studium und praktischer Erfahrung.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Mitarbeit auf Augenhöhe

Unterstützung bei wissenschaftlicher Qualifizierung

Raum für eigene Ideen

Kombination aus mobiler Arbeit und Arbeit vor Ort

Qualifikationen

• Erste praktische Erfahrungen mit Large Language Models (LLMs) sind von Vorteil.
• Sichere Beherrschung von Python und idealerweise Erfahrung in KI-Projekten.

Aufgaben

• Konzeption und Entwicklung innovativer Prototypen im Bereich Multi-Agenten-Systeme.
• Integration intelligenter Verfahren wie NLP und Reinforcement Learning in agentenbasierte Architekturen.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

Deep Learning

Analytical Thinking

NLP

Ausbildung

Studium der Informatik

Studium der Künstlichen Intelligenz

Studium der Data Science

Tools

MS Office

Jobbeschreibung

Am Fraunhofer IAIS erforschen und entwickeln 360 Mitarbeitende individuelle Lösungen zur Integration und Analyse von Daten für unsere Fördergeber*innen und unsere Kund*innen aus der Wirtschaft. Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Multimedia Content Analytics, Information Integration sowie Unternehmensmodellierung und -analyse sind die inhaltlichen Schwerpunkte unserer Arbeiten.

Die Abteilung Enterprise Information Systems (EIS) arbeitet an innovativen Ansätzen und Lösungen für aktuelle Herausforderungen im Einzel- und Großhandel. Das Spektrum reicht dabei von Grundlagenforschung in Wissenschaftsprojekten bis hin zur Anwendung aktueller Forschungsergebnisse in der Industrie. Wir wollen Effizienz steigern, Kosten senken, Kunden begeistern und Mitarbeitende der Handelsbranche entlasten. Als studentische Hilfskraft unterstützt Du bei der technischen Entwicklung von innovativen KI-Lösungen in der Handelsbranche.

Was Du bei uns tust

• Konzeption und Entwicklung innovativer Prototypen im Bereich Multi-Agenten-Systeme – gemeinsam mit einem interdisziplinären Team aus Forschung und Entwicklung
• Recherche und Evaluation aktueller Technologien rund um agentenbasierte KI, verteilte Systeme und autonome Entscheidungsfindung
• Praktische Anwendung moderner KI-Methoden – insbesondere Machine Learning und Deep Learning – im Kontext agentenbasierter Systeme
• Integration intelligenter Verfahren wie NLP, Reinforcement Learning oder klassischem ML in agentenbasierte Architekturen
• Implementierung intelligenter Agenten, vorwiegend in Python
• Enge Zusammenarbeit mit Forscher*innen und Entwickler*innen aus unserem Institut
• Anwendung Deiner Arbeit auf reale Use Cases – z. B. zur Wertschöpfung und Prozessoptimierung in der Handelsbranche
• Strukturierte Dokumentation und Präsentation Deiner Ergebnisse im Team

Was Dumitbringst

• Du bist Student*in der Informatik, Künstlichen Intelligenz, Mathematik, Data Science oder eines verwandten Studiengangs
• Erste praktische Erfahrungen mit Large Language Models (LLMs) sind von Vorteil – z. B. durch Projekte, Uni-Kurse oder eigene Experimente
• Du beherrschst Python sicher und hast idealerweise bereits an KI-bezogenen Projekten gearbeitet
• Du hast einen routinierten Umgang mit MS Office, insbesondere PowerPoint für die Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen
• Deine Sprachkenntnisse in Deutsch (mind. C1) und Englisch (mind. B2) ermöglichen Dir eine sichere Kommunikation im internationalen Forschungsumfeld
• Du bringst eine schnelle Auffassungsgabe, analytisches Denken und echtes Interesse an Forschung und Innovation mit
• Eine selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und eine hohe Eigenmotivation runden Dein Profil ab

Was Duerwarten kannst

• Raum, um Deine Kenntnisse aus dem Studium anzuwenden und zu vertiefen, sowie Unterstützung bei der wissenschaftlich-praktischen Qualifizierung in Deiner Studienrichtung
• Antworten auf Deine Fragestellungen rund um Multi-Agenten-Systeme, Künstliche Intelligenz, Machine Learning und aktuelle Forschungsthemen im Bereich agentenbasierter Systeme
• Mitarbeit auf Augenhöhe und die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen
• Flexible Arbeitszeiten, wir wissen, dass das Studium vorgeht
• Kombination aus mobiler Arbeit und Arbeit vor Ort

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 und Qualifikation bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt bis zu 20 Stunden. Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet, mit der Möglichkeit der Verlängerung.Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

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.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:

[e-mail]

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

www.iais.fraunhofer.de

Kennziffer:79601