Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Anwendungen und arbeite an spannenden Computer-Vision-Projekten.
- Unternehmen: EDAG Engineering GmbH - ein innovatives Unternehmen im Automotive-Bereich.
- Vorteile: Ergonomischer Arbeitsplatz, kostenlose Getränke, Betriebsveranstaltungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und tolle Karrierechancen in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Automobilindustrie mit modernster Technologie und echten Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Programmiersprachen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
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 Entwickler-, Ingenieur- und Projektteams
Damit bringen Sie uns voran
- Eingeschriebener Student*in im 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
Stunden: 32 - 40
Anstellungsart: Intern
Art des Stellenangebotes: Internship
Über den Arbeitgeber: EDAG Engineering GmbH
Fähigkeiten: Es ist kein Abschluss erforderlich
Du beherrschst Deutsch
Werkstudent* KI im Automotive Testing Arbeitgeber: StudentJob
Die EDAG Engineering GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Werkstudenten im Bereich KI im Automotive Testing nicht nur eine spannende und praxisnahe Tätigkeit bietet, sondern auch ein inspirierendes Arbeitsumfeld mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Mit ergonomischen Arbeitsplätzen, regelmäßigen Betriebsveranstaltungen und einer offenen Unternehmenskultur fördert das Unternehmen Teamarbeit und Innovation, während die Möglichkeit zur Integration neuester Technologien in reale Projekte den Studierenden wertvolle Erfahrungen in der Automobilbranche vermittelt.
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 den Arbeitgeber vorbereitest. Zeig Interesse an den Projekten, an denen du arbeiten würdest, und bringe eigene Ideen ein!
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrungen sind Gold wert! Wenn du an Projekten oder Hackathons teilnimmst, kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch potenzielle Arbeitgeber beeindrucken. Zeig, was du kannst!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für KI und Automotive Testing in deiner Bewerbung zu zeigen – das kommt immer gut an!
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!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Stelle brennst.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, um deine Fähigkeiten zu belegen. Zeig uns, wie du mit Programmiersprachen oder KI-Technologien gearbeitet hast – das macht einen großen Unterschied!
Achte auf die Details!:Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind wichtig. Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen. Ein kleiner Fehler kann schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um bei uns einzusteigen, ist über unsere Website. Dort findest du alle Infos und kannst deine Bewerbung direkt einreichen – so hast du die besten Chancen, uns zu überzeugen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei StudentJob vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie LLMs, Computer Vision und gängigen Frameworks. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in Bezug auf Machine Learning, Deep Learning oder Computer Vision gemacht hast. Sei bereit, diese im Detail zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams gefordert ist, 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 oder Herausforderungen, die das Team bewältigt.
