Werkstudent:in (m/w/d) KI-Infrastruktur & Hardware Soest, Deutschland Angestellte/r Data Scientist

PROMED Soest GmbH; Soest; Vor Ort; Vertraulich; Teilzeit

Zusammenfassung

Ein international tätiges Unternehmen in der Elektroindustrie sucht einen engagierten Werkstudenten (m/w/d), der sich für KI-Architekturen und moderne Hardwarelösungen interessiert. Sie unterstützen bei der Installation der Tenstorrent Hardware und der Integration von Large Language Models. Diese flexible Position bietet Einblicke in aktuelle Technologien, wo Sie praktische Erfahrungen sammeln und an innovativen Projekten mitarbeiten können.

Leistungen

Betriebliche Altersvorsorge

Betriebsfeiern

Jobrad (Lease-a-bike)

EGYM Wellpass

Kostenlose Getränke

Flexible Arbeitszeiten

Einblicke in das Deployment moderner LLMs

Qualifikationen

• Eingeschriebene:r Student:in in einem relevanten technischen Studiengang.
• Grundkenntnisse in Deep Learning Frameworks.
• Interesse an KI-Hardware und sicherer Umgang mit Linux.

Aufgaben

• Installation und Inbetriebnahme der Tenstorrent Hardware.
• Integration neuer Large Language Models in das System.
• Benchmarking und Troubleshooting im Deep-Learning-Umfeld.

Kenntnisse

Deep Learning

Teamfähigkeit

Eigeninitiative

Python

Linux

Ausbildung

Informatik, Elektrotechnik, Medieninformatik oder verwandter Studiengang

Tools

PyTorch

TensorFlow

Tenstorrent

Jobbeschreibung

PROMED ist ein international tätiges Unternehmen im Bereich Test- und Prüfsysteme für die Elektroindustrie. Unsere Schwerpunkte sind die Entwicklung und Produktion von automatisierten Prüfsystemen, sowie der Prototypen- und Kleinserienbau. Seit über 30 Jahren bieten wir Prüfkonzepte und Lösungen für alle Bereiche der Industrie an.

Wir arbeiten an der Spitze der KI-Infrastruktur und integrieren cutting-edge Hardwarelösungen von Tenstorrent, um leistungsstarke und effiziente ML-Workloads zu ermöglichen. Zur Unterstützung unseres Teams suchen wir eine:n engagierte:n Werkstudent:in mit Interesse an KI-Architekturen, Systemintegration und Deployment moderner LLMs.

Aufgaben

• Installation und Inbetriebnahme von Tenstorrent Hardware (Wormhole und Blackhole Chips) inklusive Firmware-Setup und Treiberkonfiguration
• Einrichtung und Wartung der Tenstorrent Software-Toolchain, insbesondere TT-Metal, pyMetal, ttnn, tt-metal und tt-vllm.
• Integration und Deployment neuer Large Language Models (LLMs) in das Tenstorrent-Ökosystem
• Anbindung und Nutzung von LLMs via VLLM (vLLM inference engine) und OpenAI API
• Unterstützung bei Benchmarking, Performanceanalysen und Troubleshooting im Umfeld von Deep-Learning-Inferenz
• Mitwirkung bei der Umsetzung neuer Softwareprodukte
• Pflege und Erweiterung bestehender Software

Qualifikation

• Eingeschriebene:r Student:in in Informatik, Elektrotechnik, Medieninformatik oder einem verwandten technischen Studiengang
• Grundkenntnisse in Deep Learning Frameworks (z.B. PyTorch, TensorFlow)
• Erste Erfahrung mit LLMs (z.B. LLaMA, Mistral, GPT) wünschenswert
• Interesse an KI-Hardware wie GPUs, ASICs oder speziell Tenstorrent
• Sicherer Umgang mit Linux (CLI, Bash, Package-Management)
• Gute Python-Kenntnisse
• Teamfähigkeit, Eigeninitiative und die Motivation, dich in komplexe technische Themen einzuarbeiten

Benefits

• Direkte Arbeit mit hochmoderner KI-Hardware (Tenstorrent, GPUs, eventuell auch RISC-V Ecosystem)
• Einblicke in das Deployment und Management moderner LLMs auf dedizierter Infrastruktur
• Flexible Arbeitszeiten, hybride Arbeitsmöglichkeiten
• Möglichkeit zur Bachelor-/Masterarbeit in angrenzenden Themenbereichen

Weiterhin bieten wir Ihnen:

Leistungen:

• Betriebliche Altersvorsorge
• Betriebsfeiern
• Flexible Arbeitszeiten möglich
• Jobrad (Lease-a-bike)
• EGYM Wellpass
• Kostenlose Getränke

Interessiert?

Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung (CV, ggf. relevante Projekte/GitHub-Links).