Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Modelle für Embedded Systems und verbessere Produkte mit Edge AI.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das an der Spitze der Technologie steht.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und wertvolle Praxiserfahrung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an realen Herausforderungen.
- Qualifikationen: Studium in Elektrotechnik, Informatik oder Mechatronik und Grundkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Was Sie erwartet
- KI & Machine Learning auf Embedded Systems - Produktverbesserungen durch Edge AI
- Recherche und Auswahl geeigneter ML-Methoden und Frameworks für Embedded-Anwendungen (z. B. TensorFlow Lite, Edge Impulse, CMSIS-NN)
- Aufnahme und Aufbereitung von Sensordaten aus Marquardt-Produkten als Trainingsgrundlage
- Training, Optimierung und Quantisierung eines ML-Modells für den Einsatz auf einem Mikrocontroller
- Integration und Validierung des Modells auf einer Embedded-Zielplattform (z. B. STM32, NXP, o. ä.)
- Bewertung der Leistungsfähigkeit (Latenz, Ressourcenverbrauch, Genauigkeit) und Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Serienentwicklung
Sie bringen mit
- Studium im Bereich Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder vergleichbarer Studiengang mit Schwerpunkt Embedded Systems oder Künstliche Intelligenz
- Erste praktische Erfahrungen mit Mikrocontroller-Programmierung sowie Grundkenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch o. ä.)
- Analytische, strukturierte Arbeitsweise sowie Interesse daran, Theorie und Praxis an der Schnittstelle von Hardware und Intelligenz zu verbinden
- Sehr gute schriftliche Ausdrucksweise und Kommunikationsfähigkeit auf Deutsch und Englisch
Start: Wintersemester 2026-2027
Werkstudent (m/w/d) im Bereich Innovations - KI & Machine Learning auf Embedded Systems Arbeitgeber: Marquardt Group
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld der Automobilindustrie zu arbeiten, das auf Teamarbeit und individuelle Entwicklung setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert eine offene Kommunikation und bietet zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten, um Ihre Karriere voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einer attraktiven Vergütung, die Ihre Leistungen wertschätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent (m/w/d) im Bereich Innovations - KI & Machine Learning auf Embedded Systems erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an den Arbeitgeber vorbereitest. Zeig Interesse an den Projekten, die sie machen, besonders im Bereich KI und Embedded Systems!
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrungen sind Gold wert! Wenn du die Möglichkeit hast, an Projekten oder Hackathons teilzunehmen, mach es! Das zeigt dein Engagement und deine Fähigkeiten im Umgang mit Technologien wie TensorFlow oder Mikrocontrollern.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für KI und Machine Learning zu zeigen – das kommt immer gut an!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent (m/w/d) im Bereich Innovations - KI & Machine Learning auf Embedded Systems mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit ist wichtig, also lass sie in deiner Bewerbung durchscheinen. Vermeide es, zu formell zu sein – wir wollen einen echten Eindruck von dir bekommen.
Pass deine Unterlagen an:Stell sicher, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben auf die Stelle zugeschnitten sind. Hebe relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die zu den Anforderungen passen. Das zeigt uns, dass du dich mit der Position auseinandergesetzt hast.
Schreib klar und präzise:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und leicht verständlich ist. Vermeide lange Schachtelsätze und bleib beim Wesentlichen. Wir schätzen eine klare Ausdrucksweise, besonders wenn es um technische Themen geht.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Marquardt Group vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Frameworks vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie TensorFlow Lite oder Edge Impulse. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Anwendungen und Beispiele aus deinem Studium oder Projekten nennen kannst.
✨Bereite deine Fragen vor
Überlege dir im Voraus einige Fragen, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen zu erfahren. Fragen zu den Herausforderungen bei der Integration von ML-Modellen auf Embedded-Systemen sind besonders relevant.
✨Präsentiere deine Projekte
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, die sich mit Mikrocontrollern oder Machine Learning beschäftigen, bereite eine kurze Präsentation oder einen Überblick darüber vor. Erkläre, welche Methoden du verwendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das gibt dem Interviewer einen Einblick in deine praktischen Fähigkeiten.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Achte darauf, klar und strukturiert zu kommunizieren, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch. Übe, technische Konzepte einfach zu erklären, da dies zeigt, dass du das Thema wirklich beherrschst. Eine gute Kommunikationsfähigkeit ist entscheidend, um im Team erfolgreich zu arbeiten.
