Werkstudent Quantum Computing und Machine Learning (w/m/d)

EnBW Energie Baden-Württemberg AG; Karlsruhe; Vor Ort; EUR 25.000 - 27.000; Teilzeit

Benefits dieser Stelle

Studi-Energy-Programm

Flexible Arbeitszeiten

Zusammenfassung

EnBW Energie Baden-Württemberg AG sucht eine studentische Unterstützung im Bereich Forschung & Entwicklung. Sie arbeiten an Quantencomputing- und Machine-Learning-Projekten mit, unterstützen Recherchen und die Aufbereitung aktueller Ansätze und entwickeln prototypische Algorithmen in Python.

Sie bereiten Daten auf, analysieren Ergebnisse und unterstützen ML-Modelle. Dokumentation, Präsentationen und Koordination mit Fachbereichen gehören ebenfalls dazu; eine spätere Abschlussarbeit ist denkbar.

Qualifikationen

• Immatrikulierte(r) Student(in) in Mathematik, Physik, Informatik, Data Science oder vergleichbarem Studiengang.
• Idealerweise Master-Standbeginn; Deutsch- und Englischkenntnisse vorhanden.
• Sichere Programmierkenntnisse in Python und Interesse an Quantencomputing.

Aufgaben

• Aktive Mitarbeit in Forschungsprojekten zu Quantencomputing und Machine Learning.
• Unterstützung bei Recherche, Bewertung und Aufbereitung aktueller Ansätze.
• Entwicklung und Test prototypischer Algorithmen in Python.
• Datenaufbereitung, Analyse der Ergebnisse und Mitwirkung an ML-Modellen.
• Dokumentation der Arbeiten und Vorbereitung von Präsentationen.
• Unterstützung bei Terminen mit internen Fachbereichen und Partnern.
• Eigenverantwortliche Bearbeitung von Forschungsaufgaben möglich.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

Datenanalyse

Quantencomputing

Mathematik

Englisch

Deutsch

Ausbildung

Mathematik, Physik, Informatik, Data Science

Jobbeschreibung

Über das Unternehmen

Wir suchen Menschen, die an die positive Kraft von Energie glauben und an ihre eigene Stärke, Dinge voranzubringen. Die wissen, wie wichtig Energie und Infrastruktur sind und wie groß die Möglichkeiten, mit ihnen Zukunft für alle zu gestalten. Denn wir sind genauso: Ein großes, tatkräftiges Unternehmen, das die Tür weit aufmacht für Menschen, die mit uns gemeinsam aus Ideen echte Veränderungen machen.

Über das Unternehmen

Wir suchen Menschen, die an die positive Kraft von Energie glauben und an ihre eigene Stärke, Dinge voranzubringen. Die wissen, wie wichtig Energie und Infrastruktur sind und wie groß die Möglichkeiten, mit ihnen Zukunft für alle zu gestalten. Denn wir sind genauso: Ein großes, tatkräftiges Unternehmen, das die Tür weit aufmacht für Menschen, die mit uns gemeinsam aus Ideen echte Veränderungen machen.

Unser Angebot

• Spannende und anspruchsvolle Aufgaben eröffnen vielfältige Perspektiven zur persönlichen Entwicklung
• Kollegiale Zusammenarbeit im Team und moderne Arbeitsplätze zeichnen uns aus
• Vielfältige Events bieten Austausch- und Netzwerkoptionen für unsere Studierenden im Rahmen des Studi-Energy-Programms
• Flexible Arbeitszeitmodelle ermöglichen die Vereinbarkeit von Job und Studium
• Attraktive Vergütungen eröffnen Möglichkeiten: 2.289,00 € mtl. brutto bei allen Praktika und Abschlussarbeiten und ab 16,- € je Stunde brutto bei Werkstudierendentätigkeiten im Bachelorstudium bzw. ab 18,- € brutto im Masterstudium

Vielfältige Aufgaben

• Du arbeitest aktiv in verschiedenen Forschungsprojekten zu Quantencomputing und Machine Learning mit
• Bei der Recherche, Bewertung und Aufbereitung aktueller wissenschaftlicher Ansätze unterstützt du das Team
• Prototypische Lösungen und Algorithmen entwickelst und testest du in Python
• Daten bereitest du auf, analysierst Ergebnisse und unterstützt bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen
• Deine Arbeit dokumentierst du und bereitest Ergebnisse verständlich für Präsentationen und Projekttermine auf
• Bei der Vorbereitung, Durchführung und Nachbereitung von Terminen mit internen Fachbereichen sowie Projekt- und Forschungspartnern unterstützt du
• Eigene Ideen bringst du ein und hast die Möglichkeit, eine Forschungsaufgabe zunehmend eigenverantwortlich zu bearbeiten

Überzeugendes Profil

• Du bist immatrikulierte*r Student*in der Mathematik, Physik, Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs und stehst idealerweise am Beginn deines Masterstudiums
• Idealerweise liegt dein fachlicher Schwerpunkt in den Bereichen Machine Learning, mathematische Optimierung, Quantencomputing oder Datenanalyse
• Sichere Programmierkenntnisse in Python bringst du mit
• Du interessierst dich für Quantencomputing, Künstliche Intelligenz und deren Anwendung auf praktische Fragestellungen und verfügst über ein gutes mathematisches Verständnis
• Eigenständiges, strukturiertes und zuverlässiges Arbeiten zeichnet dich aus und du arbeitest gerne in interdisziplinären Teams, in die du deine Ideen aktiv einbringst
• Du verfügst über gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Eine spätere Erweiterung der Tätigkeit um eine Abschlussarbeit ist grundsätzlich denkbar

Über den Bereich

In einer Vielzahl von Projekten baut die EnBW Forschung und Entwicklung gemeinsam mit internen Fachbereichen, Hochschulen und weiteren Forschungspartnern Wissen zu neuen Technologien für das Energiesystem der Zukunft auf.

Ein Schwerpunkt liegt auf der Frage, wie Quantencomputing und Künstliche Intelligenz für konkrete Herausforderungen der Energiewirtschaft eingesetzt werden können. Mögliche Anwendungsfelder reichen von komplexen Optimierungsaufgaben über Prognosen und Maschinelles Lernen bis hin zur Simulation physikalischer Systeme.

Wir bieten dir die Möglichkeit, in interdisziplinären Forschungsprojekten zu Quantencomputing und Machine Learning zu unterstützen. Dabei arbeitest du an aktuellen wissenschaftlichen und praxisnahen Fragestellungen und erhältst Einblicke in die Anwendung neuer Technologien im Energiesektor.

Unser Recruitingteam stellt neben der EnBW für weitere Konzerngesellschaften ein. Bei Fragen steht Deurer, Chantal | [e-mail] gerne zur Verfügung.

Alle Menschen sind bei uns willkommen, egal welchen Geschlechts, Alters, sexueller Identität, Herkunft, Religion, Weltanschauung, mit oder ohne Behinderung.

Unsere Informationen zum Datenschutz für Bewerber (w/m/d).