Werkstudent (w/m/d) - KI-gestützte Optimierung & GPU Computing

SAP IT Business Systeme; Walldorf; On-site; EUR 17,000 - 22,000; Part time

Job summary

SAP in Walldorf sucht einen engagierten Werkstudenten (w/m/d) für KI-gestützte Optimierung, GPU-Computing und den algorithmischen Kern des SCM Optimization Service. Du arbeitest an klassischen Optimierungsverfahren, KI-gestützten Verfahren und an GPU-basierten Solver-Ansätzen.

Du bist immatrikuliert in Informatik, Mathematik, Physik oder Operations Research, programmierst in Python und setzt mindestens ein Optimierungsframework ein.

Qualifications

• Laufendes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder Operations Research.
• Fundierte Python-Programmierung sowie praktische Erfahrung mit mindestens einem Optimierungsframework (Gurobi, CPLEX, Xpress oder OR-Tools).
• Solide Grundlagen in zumindest einem der Bereiche mathematische Optimierung, maschinelles Lernen oder Algorithmendesign.
• Fähigkeit, reproduzierbare Experimente zu konzipieren, Ergebnisse methodisch zu analysieren und zu dokumentieren.
• Interesse an angewandten Unternehmensexierzen, nicht nur akademischer Natur.
• Von Vorteil: GPU-Programmierung (CUDA, cuOpt) und ML-Frameworks (PyTorch, scikit-learn).

Responsibilities

• Mitwirkung am ACM/SCM-Optimization-Service und an KI-gestützten Optimierungsansätzen.
• Entwicklung und Evaluation von Lernverfahren zur Verbesserung der Planungsqualität.
• Prototyping und Benchmarking von GPU-basierten Solver-Ansätzen.
• Dokumentation, Reproduzierbarkeit der Experimente und klare Kommunikation der Ergebnisse.

Skills

Python-Programmierung

Mathematische Optimierung

Experimentendesign & Analyse

Algorithmendesign

GPU-Interesse

Education

Studium in Informatik/Mathematik/Physik/Operations Research

Tools

Gurobi

CPLEX

Xpress

OR-Tools

CUDA

PyTorch

Job description

Werkstudent (w/m/d) - KI-gestützte Optimierung & GPU Computing

Du arbeitest am algorithmischen Kern des SCM Optimization Service, der mathematischen Engine hinter SAPs Supply-Chain-Planung. Der Fokus liegt auf drei Bereichen:

Klassische Optimierung. Du entwickelst und verbesserst Algorithmen für klassische Planungsprobleme der Lieferkettenoptimierung und Logistik. Die Arbeit umfasst mathematische Programmierung (MIP), Heuristiken und Metaheuristiken, angewandt auf reale Planungsszenarien in Unternehmen.

KI-gestützte Optimierung. Du entwickelst und evaluierst maschinelle Lernverfahren, die klassische Optimierung ergänzen: gelernte Heuristiken und Vorhersagemodelle für Planungsparameter. Ziel ist es, Planungsqualität und Reaktionsfähigkeit über das hinaus zu verbessern, was klassische Solver allein erreichen.

GPU-beschleunigte Solver. Das Team bewertet GPU-Architekturen für großskalige kombinatorische Optimierung. Du prototypisierst und benchmarkst Solver-Ansätze auf GPU-Hardware, untersuchst, welche Problemklassen von massiver Parallelität profitieren (z.B. Versorgungsplanung, Produktionsplanung), und trägst zur Evaluierung verschiedener Frameworks bei.

• Laufendes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder Operations Research
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit mindestens einem Optimierungsframework (Gurobi, CPLEX, Xpress oder OR-Tools) sind Voraussetzung
• Solide Grundlagen in mindestens einem der folgenden Bereiche: mathematische Optimierung (LP/MIP, Heuristiken, Metaheuristiken), maschinelles Lernen oder Algorithmendesign
• Fähigkeit, reproduzierbare Experimente zu konzipieren, Ergebnisse methodisch zu analysieren und klar zu dokumentieren
• Interesse an angewandten Problemstellungen auf Unternehmensebene, nicht rein akademischen
• Von Vorteil: Erfahrung mit GPU-Programmierung (CUDA, cuOpt), ML-Frameworks (PyTorch, scikit-learn), C++ oder Dekompositionsverfahren im Operations Research.

Du wirst Teil eines technisch spezialisierten Teams, das die Optimierungsfähigkeiten für SAPs Supply-Chain-Anwendungen entwickelt. Die Arbeit ist forschungsnah, aber produktorientiert: Deine Ergebnisse fließen direkt in das Algorithmen-Portfolio ein, das in Planungsszenarien von SAP Integrated Business Planning, SAP Transportation Management und SAP Logistics Management eingesetzt wird.

Das Team arbeitet an der Schnittstelle von mathematischer Optimierung, KI und Quantencomputing. Arbeitsort ist Walldorf, 20 Stunden pro Woche mit flexibler Zeiteinteilung.

Über SAP
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