Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite mit einem Team an ML-Modellen und AI-Agenten in allen Entwicklungsphasen.
- Unternehmen: SAP, ein führendes Unternehmen im Bereich Unternehmenssoftware mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitsmodelle und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Agiles Team mit Fokus auf Kreativität und persönlicher Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an spannenden AI-Projekten.
- Qualifikationen: Masterstudent mit Bachelor in Data Science und Kenntnissen in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13.5 - 16.5 € pro Stunde.
Wir helfen der Welt, besser zu funktionieren. Bei SAP halten wir es einfach: Du bringst dein Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in dir zum Vorschein. Wir sind Entwickler, die über 20 Branchen und 80 % des globalen Handels berühren, und wir benötigen deine einzigartigen Talente, um zu gestalten, was als Nächstes kommt. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie zählt. Du wirst einen Ort finden, an dem du du selbst sein kannst, dein Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören kannst.
Was du aufbauen wirst:
- Arbeiten mit einem Team von Datenwissenschaftlern, Daten-, MLOps- und KI-Ingenieuren an ML-Modellen und KI-Agenten in allen Entwicklungsphasen: Datenexploration, Modelltraining, Modellfeinabstimmung und -optimierung, produktive Bereitstellung, Testen und Überwachung.
- Kommunikation mit Stakeholdern, um Geschäftsprozesse und Eingabedaten für Modelle zu verstehen.
- Unterstützung eines hochsichtbaren KI-Projekts zusammen mit erfahrenen Datenwissenschaftlern und KI-Entwicklern.
- Erlernen von datenzentrierten KI-Entwicklungsmethoden.
- Arbeiten mit einem modernen Cloud-Stack (SAP BTP, Hyperscaler-Angebote).
Was du mitbringst:
- Masterstudent (m/w/d) an einer Universität oder Fachhochschule.
- Must have: Bachelor-Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen.
- Kenntnisse in Python und mindestens einer weiteren Programmiersprache (z.B. Java, Scala).
- Erfahrung mit einem oder mehreren Frameworks für maschinelles Lernen (z.B. sklearn, pytorch, tensorflow, keras, MLLib) oder agentischen KI-Frameworks (z.B. LangGraph).
- Gutes Verständnis statistischer Methoden (deskriptive Analysen, Regressionsmodellierung usw.) und der Bewertung der Modellqualität (benutzerdefinierte Metriken, Erstellung von Validierungssets usw.).
- Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
- Allgemeines Interesse an angewandtem maschinellen Lernen oder agentischer KI zur Lösung von Geschäftsproblemen.
- Erfahrung im Umgang mit komplexen tabellarischen Daten (Vorverarbeitung, Lösung von Datenleckproblemen, Probleme mit unausgewogenen Daten).
Nice to have:
- Erfahrung mit Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Modellen des maschinellen Lernens (SHAP, Glass-Box-Modelle).
- Erfahrung mit Deep-Learning-Architekturen (z.B. Transformer).
- Kenntnisse in der Analyse großer Datenmengen mit Spark.
- Erfahrung mit CI/CD-Frameworks (z.B. Jenkins, Concourse, Gitlab CI/CD).
- Erfahrung mit MLOps-Tools (z.B. mlflow).
Das Arbeiten im Büro ist nicht erforderlich.
Wir arbeiten in agilen, autonomen Teams mit einer Kultur des Vertrauens, der Kreativität und des kontinuierlichen Lernens. Wenn du leidenschaftlich an KI interessiert bist und die Zukunft der Unternehmens-technologie mitgestalten möchtest – dies ist der richtige Ort für dich.
Dein Bewerbungsunterlagen sollten ein Anschreiben, einen Lebenslauf in Tabellenform, Schulzeugnisse, eine Immatrikulationsbescheinigung, aktuelle Studienleistungen, Kopien aller bereits erworbenen akademischen Abschlüsse und, falls verfügbar, Referenzen von früheren Arbeitgebern (einschließlich Praktika) enthalten. Bitte beschreibe auch deine Erfahrungen und Fähigkeiten in Fremdsprachen sowie in Computerprogrammen / Programmiersprachen.
Dies ist eine globale, strategische, bezahlte Werkstudentenstelle bei SAP, die Studierenden die Möglichkeit bietet, Sinn in ihrer Karriere zu finden.
Working Student (f/m/d) - AI Engineering & Data Science Arbeitgeber: SAP
Als Arbeitgeber bietet SAP eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und einer Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion fördert. Darüber hinaus ermöglicht die Lage in einem technologisch fortschrittlichen Umfeld den Zugang zu den neuesten Entwicklungen in der SAP-Welt, was die Arbeit an spannenden Projekten im Bereich mobile Anwendungen und KI besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Student (f/m/d) - AI Engineering & Data Science erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei SAP aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Working Student (f/m/d) - AI Engineering & Data Science mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei SAP als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SAP vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
