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Praktikum - Large Language Models & Machine Learning für Automotive-Anwendungen (w/m/d)

AUDI AGvor 2 MonatenAktualisiert vor einem MonatPraktikum
Vor OrtDeutsch erforderlichTechKI, ML & Data Science

Erforderliche Skills

Pythonscikit-learnNVIDIA JetsonLinuxCLITensorFlowPyTorchTransformersGitVSCodeSSH

Stellenbeschreibung

AUDI AG hat diese Anzeige veröffentlicht. Wir haben unten unseren eigenen Werkstudenten-Kontext ergänzt — was diese Stelle für deine Wochenstunden, dein Netto und dein Studierendenvisum als Studierende:r in Ingolstadt, Deutschland bedeutet.

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Beschreibung bereitgestellt von AUDI AG

Arbeitsumfeld

Im Bereich Digitale Assistenzsysteme gestalten wir die Zukunft der Mobilität aktiv mit. Unsere Experten entwickeln innovative Konzepte und Technologien bis zur Marktreife. Dabei setzen wir modernste Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ein, um Fahrerassistenzsysteme und digitale Dienste kontinuierlich zu verbessern.

Du arbeitest in einem interdisziplinären Team, das eng mit anderen Entwicklungsbereichen und externen Partnern zusammenarbeitet. Gemeinsam treiben wir die Integration von Large-Language-Modellen (LLMs) in Fahrzeug- und Backend-Systeme voran.

Aufgaben

  • Du unterstützt bei Projekten zur Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen für verschiedene Anwendungen
  • Du entwickelst Softwaremodule für Entwicklungsumgebungen und Fahrzeugkomponenten in der Programmiersprache Python
  • Du führst Datenanalysen und -aufbereitungen für das Training von Large-Language-Modellen (LLMs) durch
  • Du bewertest und verbesserst die Leistung von LLMs durch Experimente und Tests
  • Du setzt eigenständig Embedded-Softwareprojekte mit Fokus auf LLMs um
  • Du arbeitest eng mit anderen Fachbereichen zusammen und erhältst Einblicke in die Integration von KI-Technologien in Fahrzeugarchitekturen


Qualifikation

  • Du bist in einem Masterstudium der Informatik, Robotik, Mathematik, Physik, Data Science oder eines vergleichbaren Studiengangs immatrikuliert
  • Du verfügst über fundierte Programmierkenntnisse in Python und hast Erfahrung im Umgang mit Large-Language-Modellen
  • Du hast fortgeschrittene Kenntnisse in Tools wie Git, Linux, SSH, CLI sowie Entwicklungsumgebungen wie VSCode
  • Du bringst Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Transformers und LLM-Frameworks mit
  • Idealerweise hast du Kenntnisse in Embedded-Entwicklung, z. B. mit NVIDIA Jetson
  • Du zeichnest dich durch selbstständiges Arbeiten, analytisches Denken und eine klare, strukturierte Kommunikation aus
  • Den finalen Praktikumszeitraum vereinbarst du im Gespräch mit der Fachabteilung.


Weitere Informationen

Diese Stelle ist bei der AUDI AG in Ingolstadt zu besetzen.

Wir verankern Nachhaltigkeit im unternehmerischen Handeln, in Produkten und Dienstleistungen. Wir leben Begeisterung, Vertrauen, Mut und Verantwortung, setzen uns aktiv für Inklusion ein und schaffen dadurch ein Umfeld, das die Individualität jedes Menschen im Unternehmensinteresse fördert.

Referenzcode: I-P-112000

Bei Fragen können Sie sich gerne an

den Chat auf den Audi Karriere Webseiten wenden.

Wichtiges für Werkstudierende

Was dieses Praktikum im Bereich Tech in Ingolstadt für dich bedeutet — Vergütungsregeln, Sozialabgaben und worauf internationale Studierende achten sollten.

Wochenstunden

Praktika haben keine 20-Stunden-Grenze, ein freiwilliges Praktikum über drei Monate muss aber in der Regel mindestens den Mindestlohn zahlen. Pflichtpraktika im Studium sind davon ausgenommen.

Werkstudenten-Regeln

Sozialabgaben

Pflichtpraktika sind weitgehend von Sozialabgaben befreit. Freiwillige Praktika gelten ab einer gewissen Dauer als reguläre Beschäftigung, dann fallen meist Beiträge an.

Versicherung prüfen

Internationale Studierende

Studierende von außerhalb der EU dürfen 140 volle oder 280 halbe Tage im Jahr arbeiten (seit März 2024, zuvor 120/240). Ein Werkstudentenvertrag passt meist in diesen Rahmen — prüfe die genauen Grenzen auf deinem Aufenthaltstitel.

Studieren in Deutschland

Häufig gestellte Fragen

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