
Internship / Working Student - Machine Learning & AI (m/f/d)
Geschätztes Netto
Monatlich netto nach Steuern und Sozialabgaben
€931 – €1,284/mo
Zum SteuerrechnerErforderliche Skills
Stellenbeschreibung
CARIAD hat diese Stelle ausgeschrieben. Unten erklären wir, was sie für dich als Werkstudent:in in Ingolstadt bedeutet: deine Wochenstunden, dein Netto und deine Visumsgrenzen. Du kannst außerdem ChatGPT oder Claude mit einem fertigen Prompt öffnen, um deinen Lebenslauf anzupassen, deine Eignung zu prüfen, ein Anschreiben zu verfassen oder dich auf das Interview vorzubereiten.
Kommt dein Lebenslauf durch den ATS-Filter dieses Jobs? Mit Jobscan gegen diesen Job prüfen
Beschreibung bereitgestellt von CARIAD
Join us and be part of this exciting journey!
YOUR TEAM
To support our OBAN (Observability & Analysis Tools) team, we are currently looking for an intern or a working student. In your role you get first-hand experience in Machine Learning and AI in modern cloud and backend environments and will be an integral part of a shared service team that develops and operates observability and analysis solutions across the CARIAD organization.
OBAN is responsible for system observability, fault analysis, and performance monitoring for complex Connected Car and cloud platforms. Our mission is to provide maximum transparency and efficiency in highly distributed system landscapes by leveraging modern open-source technologies and AI-based approaches.
As part of the team, you will support the development and evaluation of AI‑based approaches for observability, monitoring, and AIOps in modern cloud and backend systems. You will work on real-world use cases, experiment with open‑source tools, and help improve data analysis and automation in an operational environment
What You Will Do
- Develop and optimize prompts for AIOps agents to enable intelligent interaction with system and monitoring data
- Design and implement automated test strategies for AI-based and AIOps solutions
- Research and evaluate open-source tools for data correlation, especially for OpenTelemetry (OTEL)-based monitoring data
- Set up, integrate, and configure analysis and observability tools within an existing infrastructure
- Validate selected tools in an operational context and derive recommendations to improve monitoring and fault diagnosis
- Enrolled student in Machine Learning, Data Science, Artificial Intelligence, or a comparable field with a strong ML/AI focus
- First hands-on experience with machine learning frameworks (e.g. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) and ideally with LLMs or generative models
- Programming experience in Python, JavaScript/TypeScript, or similar languages
- Interest in monitoring and observability technologies, such as OpenTelemetry, and modern backend architectures
- Independent, structured working style and strong team skills
Remote work options within Germany
Internship
- Duration: 3 - 6 months
- 35 hours/week
- Salary: 12,82€/hour
- Duration: 6 months (with the option to extend up to two years)
- 20 hours/week, up to 35 hours/week during the semester break
- Salary: 17,80€/hour
Wichtiges für Werkstudierende
Was diese Werkstudentenstelle im Bereich Tech in Ingolstadt für dich bedeutet: die Wochenstundenregeln, die Vorteile bei den Sozialabgaben und worauf internationale Studierende vor der Bewerbung achten sollten.
Wochenstunden
Werkstudierende dürfen während des Semesters bis zu 20 Stunden pro Woche arbeiten, in den Semesterferien Vollzeit. Wer das einhält, behält den Studierendenstatus und die Werkstudentenvorteile.
Werkstudenten-RegelnSozialabgaben
Dank des Werkstudentenprivilegs zahlst du keine Beiträge zur Kranken-, Pflege- und Arbeitslosenversicherung — nur die Rentenversicherung greift. Dir bleibt mehr netto als in einem regulären Job.
Versicherung prüfenInternationale 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