Werkstudent (m/w/d) Machine Learning Engineering

Das ist der Job

Sie begeistern sich für Machine Learning und Artificial Intelligence? Sie glauben, dass generative KI und intelligente Assistenten die Zukunft unserer Produkte und Services prägen können? Sie möchten diese Weiterentwicklung aktiv mitgestalten? Dann bewerben Sie sich als Werkstudent (m/w/d) in der Abteilung Analytics & AI!

Wir begeistern unsere Kunden mit Schnelligkeit, Fachkompetenz und einem exzellenten Kunden- und Schadenservice in allen Versicherungssparten. Durch den Einsatz datenbasierter Lösungen schaffen wir einen großen Mehrwert für unser Unternehmen. Als Werkstudent (m/w/d) unterstützen Sie unser Machine Learning Engineering Team bei der Entwicklung intelligenter Assistenten – z. B. generative AI-basierte Chatbots oder Agents. Sie tragen dazu bei, KI-gestützte Lösungen zu entwickeln, zu testen und in die Praxis zu überführen.

• Unterstützung bei der Konzeption, Umsetzung und Weiterentwicklung von generativen KI-Anwendungen für Assistenz-/Chatbot-Szenarien (z. B. Anforderungen mit ausarbeiten, Prototypen entwickeln und Verbesserungen schrittweise auf Basis von Ergebnissen und Feedback anstoßen)
• Mitarbeit am LLM-/RAG-Umfeld: Aufbereitung und Strukturierung von Wissensquellen sowie Unterstützung bei Workflows rund um Chunking, Metadaten-Anreicherung und die Pflege von Retrieval-/Index-Strukturen (z. B. Embeddings)
• Mitwirkung bei Daten-, Inference- und Prompting-Pipelines: Planung und Durchführung von Tests/Validierungen in enger Abstimmung, Analyse von typischen Fehlerbildern (z. B. unpassende Inhalte oder fehlende Quellen) und Ableitung praktikabler Optimierungsschritte

Das wünschen wir uns

• Erste praktische Erfahrung oder fundierte theoretische Grundlagen im Bereich Machine Learning / Natural Language Processing sowie Interesse an Generativer KI (z. B. LLMs) und typischen RAG-Grundideen (z. B. Retrieval, Embeddings)
• Gute Python-Grundkenntnisse und ein Verständnis für Daten-/Textverarbeitungs-Workflows (z. B. Bereinigung, Strukturierung, Chunking als Konzept, Umgang mit Textformaten)
• Grundkenntnisse in SQL (z. B. um Daten abzufragen/zu verstehen); alternativ/ergänzend Erfahrung mit einfachen Datenpipelines oder Datenbanken
• Interesse an Datenpipelines & Qualität: Bereitschaft, Content/Wissensquellen strukturiert aufzubereiten und bei Tests/Reviews mitzuhelfen (z. B. Quellenabdeckung, Datenqualität, Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen)
• Idealerweise erste Berührungspunkte mit Cloud-Umgebungen oder Tools (z. B. AWS oder Azure) oder die Motivation, sich schnell einzuarbeiten
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift für Abstimmung, Dokumentation und Qualitätssicherung

Interessiert? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung mit aktuellem Immatrikulationsnachweis.