Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Anwendungen und arbeite an spannenden Computer Vision Projekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Automotive mit Fokus auf Elektrotechnik/Elektronik.
- Vorteile: Ergonomischer Arbeitsplatz, kostenlose Getränke, Weiterentwicklungsmöglichkeiten und coole Betriebsveranstaltungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit tollen Karrierechancen und kreativen Projekten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Automobilindustrie mit modernster Technologie und echten Herausforderungen.
- Qualifikationen: Eingeschriebener Student in Informatik oder verwandten Bereichen mit Programmierkenntnissen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Hohe Kompetenz und die Leidenschaft für neue Herausforderungen machen unseren Bereich Electrics/Electronics zum Wegweiser in der automobilen Zukunft. Gehen Sie den nächsten Schritt und unterstützen Sie unser Team.
Daran werden Sie wachsen:
- Entwicklung und Integration von LLM-basierten Anwendungen sowie Mitarbeit an Computer Vision Projekten (z.B. Bild-/Videoverarbeitung, Objekterkennung, Klassifikation)
- Unterstützung bei Prototypen, Automatisierungen und Proof of Concepts
- Integration von KI-Ansätzen in bestehende Tools, Prozesse und Testumgebungen
- Analyse, Aufbereitung und Auswertung von Daten aus technischen Systemen, Tests oder Prozessen inkl. Bewertung der Modellqualität
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse sowie enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Ingenieur*innen und Projektteams
Damit bringen Sie uns voran:
- Eingeschriebener Student* in dem Bereich Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Sicherer Umgang mit mindestens einer Programmiersprache (Java, C#, C++, usw.)
- Praxiserfahrung aus Projekten in mindestens einem der folgenden Bereiche: Machine Learning / Deep Learning / LLMs (z.B. Transformer Modelle, Prompting, Fine-Tuning) / Computer Vision (z.B. OpenCV, CNNs)
- Erste Erfahrung mit gängigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Hugging Face oder OpenCV
- Analytische Denkweise sowie strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, Zuverlässigkeit, Teamfähigkeit und Eigeninitiative
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Deine Benefits: Ergonomischer Arbeitsplatz, Betriebsveranstaltungen, Onboarding, Weiterentwicklung, Kantinen oder Partnerrestaurants, Gratis Wasser und Kaffee.
Werkstudent* KI im Automotive Testing Arbeitgeber: StudentJob
Als Werkstudent* im Bereich KI im Automotive Testing bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich leidenschaftlich für die Zukunft der Automobiltechnik einsetzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und persönliche Entwicklung, während Sie an spannenden Projekten zur Entwicklung von KI-Anwendungen und Computer Vision mitwirken. Genießen Sie zahlreiche Benefits wie einen ergonomischen Arbeitsplatz, regelmäßige Betriebsveranstaltungen und umfassende Weiterentwicklungsmöglichkeiten, die Ihre Karriere voranbringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Werkstudent* KI im Automotive Testing erhalten könnten
✨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 das Unternehmen bereit hast. Zeig dein Interesse an den Projekten, an denen du arbeiten würdest, und bringe eigene Ideen ein!
✨Tipp Nummer 3
Mach dir eine Liste von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und sei bereit, darüber zu sprechen. Zeige, wie deine Erfahrungen im Bereich KI und Computer Vision direkt zur Stelle passen, für die du dich bewirbst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Engagement und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent* KI im Automotive Testing mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für KI im Automotive Testing sind wichtig. Lass deine Begeisterung in deinem Anschreiben durchscheinen.
Pass auf die Details auf:Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben fehlerfrei sind. Wir lieben es, wenn alles ordentlich und professionell aussieht. Ein kleiner Tipp: Lass jemanden drüberlesen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung:Nutze die Begriffe und Anforderungen aus der Jobbeschreibung in deiner Bewerbung. So zeigst du uns, dass du genau weißt, was wir suchen und wie du ins Team passt.
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei StudentJob vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Wenn du über LLMs, Computer Vision oder spezifische Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow sprichst, zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen damit.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in deinem Studium oder Praktika gesammelt hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie sie auf die Anforderungen der Stelle passen. Das zeigt dein Engagement und deine Fähigkeit, das Gelernte anzuwenden.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle enge Zusammenarbeit mit Entwicklern und Projektteams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in diesen Projekten gespielt hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frag nach den aktuellen Projekten im Bereich KI oder wie das Team die Integration neuer Technologien angeht.
