Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Prototypen und arbeite im gesamten Projektzyklus.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen in Stuttgart mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, flexible Arbeitszeiten und internationale Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Tolle Möglichkeit für persönliches Wachstum und Karriereentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und lerne von Experten in einem spannenden Umfeld.
- Qualifikationen: Fortgeschrittene Python-Kenntnisse und Interesse an KI-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 900 - 1100 € pro Monat.
Description du poste
Intitulé de la fonction / poste : Stagiaire Data Engineer / Intégration LLM -STUTTGART (Allemagne) H/F
- Type de contrat : Stage
- Nature de contrat : Temps plein
- Durée du contrat : 6 mois
- Statut : Employé / Technicien / Agent de Maîtrise / Maîtrisé (CH)
- Contexte et missions
Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire composée d'experts métier, développeurs, spécialistes Data et référents Innovation.
Votre rôle sera de participer à la conception et au développement d'un démonstrateur innovant exploitant les dernières avancées en Intelligence Artificielle Générative.
Vous serez impliqué dans l'ensemble du cycle de vie du projet qui se tiendra depuis l'Allemagne, à Stuttgart au sein de l'ARENA 2036.
En tant que stagiaire Data Engineer / IA sur le projet, votre objectif sera de contribuer activement au design et au développement d'un prototype sur un temps court, 5 mois, de septembre à janvier.
- Vos missions principales
- Alignement Business : Comprendre les processus de maintenance et traduire les contraintes du terrain en règles logiques pour l'IA (assurer la valeur métier de la donnée finale).
- Architecture & Pipelines de Données : Concevoir le pipeline d'ingestion et de traitement, du flux audio capturé jusqu'à la génération d'un output structuré (JSON).
- LLM & Prompt Engineering : Sélectionner, tester et orchestrer des LLM/SLM pour extraire précisément les entités clés (équipements, modes de défaillance, actions correctives).
- Cartographie & Ontologie : Développer les scripts de mapping pour injecter les données textuelles nettoyées dans les champs stricts des différentes GMAO.
- Collaboration Transverse : Travailler en binôme avec le Développeur Mobile/Web (intégration d'API) et l'Expert Métier (SME) pour affiner la reconnaissance du jargon technique et créer une interface simple et robuste pour capturer ces données.
- Compétences requises
Techniques
- Développement : Maîtrise avancée de Python (Fast API / Flask) et des bibliothèques de manipulation de données.
- Écosystème IA : Expérience ou pratique des frameworks d'orchestration Lang Chain ou Lang Graph.
- Modèles de langage : Compréhension des mécaniques de Prompt Engineering, du RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de l'intégration d'API (Open AI, Hugging Face, ou modèles locaux).
- Connaissance de l'API Gemini live est un plus.
Langues
- Anglais courant obligatoire (langue de travail du projet).
- Allemand apprécié.
Bonus
- Expérience avec des solutions de traitement du signal audio / Speech-to-Text (STT).
- Connaissances ou intérêt pour les architectures cloud (Azure) et la conteneurisation (Docker).
Profil recherché
- Étudiant(e) en dernière année d'École d'Ingénieurs ou Master Spécialisé (Bac+5) en Informatique, Data Engineering ou Intelligence Artificielle.
- Capacité à imaginer des solutions et à poser les bonnes questions pour lever les contraintes.
- Capacité à comprendre un code qui apporte de la valeur aux techniciens sur le terrain et améliore la connaissance technique de l'entreprise.
- Esprit d'équipe & de communication : vulgariser les choix techniques et échanger en équipe pluridisciplinaire internationale.
- Localisation du poste
- Europe, Allemagne, Baden-Württemberg, Stuttgart
- Heures de travail
- 32 - 40 heures par semaine
- #J-18808-Ljbffr
Stagiaire Data Engineer / Intégration LLM -STUTTGART (Allemagne) H/F Arbeitgeber: StudentJob
Unrefined Riches UG bietet ein kreatives und flexibles Arbeitsumfeld, in dem du deine Fähigkeiten in Social Media und Content Creation weiterentwickeln kannst. Mit 90% Homeoffice und nur wenigen Präsenztagen in Hamburg hast du die Möglichkeit, deine Ideen in einem unterstützenden Team einzubringen und wertvolle Erfahrungen zu sammeln. Zudem besteht die Chance auf eine spätere Zusammenarbeit als Werkstudent:in oder in Festanstellung, was dir langfristige Perspektiven eröffnet.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei StudentJob bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei StudentJob für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei StudentJob definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei StudentJob durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei StudentJob vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei StudentJob möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
