Werkstudent AI Research Engineer for SLM Optimization (m/w/d/x)

Welche Aufgaben erwarten dich?

• Als Werkstudent AI Research Engineer for SLM Optimization (m/w/d/x) unterstützt du das Team bei der Erstellung, Verfeinerung und Verwaltung von Caching-Mechanismen für Small Language Models (SLMs).
• Du wirkst beim Training und der Weiterentwicklung von Modellen für Cache Predictions mit.
• Zudem unterstützt du bei der Konfiguration und Verwaltung von Machine-Learning-Umgebungen in der Cloud.
• Du beschäftigst dich mit der Konzeption und explorativen Analyse neuer Caching-Strategien und bringst dabei deine eigenen Ideen ein.
• Du unterstützt bei der Auswahl, Entwicklung und Integration neuester Technologien im Rahmen innovativer Forschungsprojekte.
• Darüber hinaus arbeitest du in einem agilen Produktentwicklungsteam mit erfahrenen Entwicklerinnen und Entwicklern aus unterschiedlichen Disziplinen zusammen.

Wie passt du in unser Team?

Bereit, durchzustarten? Wenn du uns mit nachweislich hervorragenden Deutsch- und Englischkenntnissen überzeugst und deine vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Notenübersicht, Immatrikulationsbescheinigung sowie ggf. Aufenthaltsgenehmigung/Arbeitserlaubnis) vorliegen, bist du nur noch einen Klick von deiner Chance entfernt.

Kleiner Tipp: Bei der Flut an Top-Bewerbungen, die wir bekommen, ist eine lückenlose Bewerbung dein einziges Ticket ins Spiel. Ohne das komplette Paket geht's für dich leider nicht weiter – no exceptions!

• Du studierst Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einen vergleichbaren Studiengang.
• Du bringst bereits Erfahrungen in der Softwareentwicklung mit Python mit.
• Du verfügst über Kenntnisse im Bereich Deep Learning und bist mit dem Aufbau und der Funktionsweise von Transformer-Modellen vertraut.
• Du bist hoch motiviert, arbeitest strukturiert und hast Freude daran, dich mit neuen Technologien und Themen auseinanderzusetzen.
• Eine sehr gute Selbstorganisation sowie die Fähigkeit, dir neue Themen eigenständig zu erarbeiten, runden dein Profil ab.

• Hybrides Arbeiten möglich
• Mit­arbeiter­handy möglich
• Gesund­heits­maß­nahmen
• Mit­arbeiter­rabatte möglich
• Mit­arbeiter Events
• Essens­zulagen
• Lebens­langes Lernen
• Mobilitäts­angebote
• Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
• Coaching
• Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
• Flexible Arbeits­zeit möglich
• Gute An­bindung
• Kantine, Café
• Park­platz
• Barriere­frei­heit