Werkstudent Machine Learning / KI (m/w/d)

Kiwigrid; Dresden; Hybrid; EUR 12,000 - 17,000; Part time

Benefits offered by this job

Flexible Arbeitszeiten

Mobiles Arbeiten

Englischkurse

Gesundheitsmanagement

Firmenlauf

Weiterbildungsbudget

Arbeitsplatzgestaltung

Job summary

Kiwigrid sucht eine motivierte Einstiegskraft im Bereich Machine Learning/ KI. Du entwickelst Prototypen, extrahierst und bereitest Daten auf, trainierst Modelle mit TensorFlow oder PyTorch und testest diese direkt auf unserer Hardware wie dem Energy Manager VoyagerX.

Beitrag zur Produktvorentwicklung, eigenständige Ideenentwicklung und gute Englisch- sowie Deutschkenntnisse runden dein Profil ab. Mindestens 1 Tag pro Woche bist du im Büro tätig.

Qualifications

• Studi: Informatik/Mathematik/Data Science mind. 3. Fachsemester oder mehr.
• Starke Programmierkenntnisse in Python.
• Erfahrung mit gängigen KI-Frameworks (TensorFlow, PyTorch).
• Interesse an KI, private Projekte oder aktueller Forschungsstand.
• Teamplayer mit analytischer, lösungsorientierter Denkweise.

Responsibilities

• Entwicklung & Prototyping: Funktionale Prototypen und Implementierungen im Bereich ML/KI.
• Datenanalyse & Aufbereitung: Extraktion, Analyse und Aufbereitung von Daten.
• KI-Modelle: Training, Evaluation und Implementierung mit Frameworks.
• Hardwarenahe Erprobung: KI-Lösungen auf eigener Hardware testen (Energy Manager VoyagerX).
• Konzeption & Recherche: Ideen einbringen, neue KI-Lösungsansätze validieren.

Skills

Python

Datenanalyse

Teamwork

Englisch

Deutsch

Education

Informatik Studium

Tools

TensorFlow

PyTorch

Job description

Deine Aufgaben

• Entwicklung & Prototyping: Du entwirfst und entwickelst funktionale Prototypen und Implementierungen im Bereich Machine Learning und KI für unsere Produktvorentwicklung.
• Datenanalyse & -aufbereitung: Du übernimmst die Extraktion, Analyse und Aufbereitung von Daten, um die Grundlage für robuste KI-Modelle zu schaffen.
• Implementierung von KI-Modellen: Du arbeitest aktiv mit modernen Frameworks wie Python, TensorFlow und PyTorch, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu evaluieren und zu implementieren.
• Hardwarenahe Erprobung & Entwicklung: Du erprobst Deine KI-Lösungen direkt auf unserer innovativen Hardware (z.B. dem Energy Manager VoyagerX) mit den dort vorhandenen Mitteln und gestaltest so die zukünftige Entwicklung unserer Hardware-Plattform aktiv mit.
• Konzeption & Recherche: Du bringst eigene Ideen ein und unterstützt das Team bei der Konzeption und Validierung neuer KI-basierter Lösungsansätze.

Dein Profil

• Studium: Du studierst Informatik, Mathematik, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang (mindestens 3. Fachsemester). Auch wenn Dein Schwerpunkt woanders liegen sollte (z. B. Hardwareentwicklung, Elektrotechnik, CAD-/Konstruktionsbereich etc.), freuen wir uns über Deine Bewerbung, wenn Du Lust hast, in einem kleinen Innovationsteam an Prototypen zu arbeiten.
• Schlüsselkompetenzen: Du bringst eine starke Kombination aus sehr guten Programmierkenntnissen (Python) und einem soliden mathematischen Verständnis für Machine Learning mit.
• Praktische Erfahrung: Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit gängigen KI-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch und in der Datenanalyse gesammelt.
• Leidenschaft & Eigeninitiative: Du zeigst Begeisterung für das Thema KI, was sich auch in privaten Projekten oder Deinem Interesse an aktuellen Entwicklungen widerspiegelt.
• Arbeitsweise: Du bist ein Teamplayer, arbeitest Dich gerne in neue Themen ein und besitzt eine analytische sowie lösungsorientierte Denkweise.
• Kommunikation: Du verfügst über fließende Englischkenntnisse und gute Deutschkenntnissein Wort und Schrift.
• Arbeitsmodell: mindestens 1 Tag pro Woche im Büro

Was bieten wir?

• flexible Arbeitszeiten und verschiedene Arbeitszeitmodelle; mobiles Arbeiten
• agiles Arbeiten; lichtdurchflutete Lofts; Arbeitsinseln & Steharbeitsplätze; Englischkurse inhouse
• betriebliches Gesundheitsmanagement; frisches Obst, kostenlose Getränke und Kaffeespezialitäten so viel Du willst
• gemeinsame Sportveranstaltungen wie Firmenlauf oder Volleyball; Karenztage bei nervigen Erkältungen
• Eigenverantwortung; regelmäßige Feedbackgespräche; feste Weiterbildungsbudgets und Training on the job
• gesponserte Freizeitaktivitäten (Billard, Kicker, Tischtennis usw.)
• eine individuelle Gestaltung des eigenen Arbeitsplatzes

Kontakt

[e-mail]