- Unterstützung beim Aufbau und der Pflege von MLOps-Infrastruktur in der Vorentwicklung (z.B. CI/CD-Pipelines Model Deployment)
- Integration und Automatisierung bestehender Tools (Bitbucket DVC MLflow Podman Jenkins) zur Unterstützung datengetriebener Entwicklungsprozesse
- Pflege und Weiterentwicklung von In-House-Tools zur Daten- und Modellverwaltung
- Unterstützung bei der Containerisierung und dem Testen von ML-Modellen
- Dokumentation und Versionsverwaltung von Experimenten und Modellartefakten
Qualifications :
- Eingeschriebene/r Student/-in an einer Universität/ FH im Bereich Informatik Data Science Elektrotechnik oder vergleichbarer Fachrichtungen
- Gute Kenntnisse in Python Linux Systemen sowie erste Erfahrung mit GIT
- Interesse oder Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: ML-Pipelines DevOps Containerisierung (Docker/Podman) CI/CD (Jenkins)
- Erste Berührung mit ML-Frameworks (z.B. scikit-learn PyTorch) sowie mit Tools wie MLflow DVC oder ähnlichen von Vorteil
- Sprachkenntnisse: Deutsch Englisch (Fließend)
- Mindestverfügbarkeit von einem Jahr
Zusätzliche Informationen :
- Werteorientierte Arbeitskultur - Wir sind bodenständig wertschätzend begeisternd und innovativ
- Attraktive Vertragsbedingungen - 15 / Stunde für alle Werkstudentenstellen
- Hohe Flexibilität - Viel persönlicher Spielraum bei der Arbeitszeitgestaltung
- Persönliche Weiterentwicklung - Individuelle Einarbeitung und Karriereperspektiven für eine langfristige Zusammenarbeit
- Spannende Extras - Moderne Betriebsrestaurants und zahlreiche Corporate Benefits
- Gelebte Nachhaltigkeit - Verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Entwicklung effizienter Lösungen für Antriebstechnik E-Mobilität Ladetechnik und Photovoltaik
Weitere Informationen zu diesem Stellenangebot gibt Ihnen gerne Esra Demiroglu unter. Wir freuen uns über Ihr Interesse und auf Ihre Bewerbung.
Remote Work :
No
Employment Type :
Part-time
Unterstützung beim Aufbau und der Pflege von MLOps-Infrastruktur in der Vorentwicklung (z.B. CI/CD-Pipelines Model Deployment)Integration und Automatisierung bestehender Tools (Bitbucket DVC MLflow Podman Jenkins) zur Unterstützung datengetriebener EntwicklungsprozessePflege und Weiterentwicklung vo...
- Unterstützung beim Aufbau und der Pflege von MLOps-Infrastruktur in der Vorentwicklung (z.B. CI/CD-Pipelines Model Deployment)
- Integration und Automatisierung bestehender Tools (Bitbucket DVC MLflow Podman Jenkins) zur Unterstützung datengetriebener Entwicklungsprozesse
- Pflege und Weiterentwicklung von In-House-Tools zur Daten- und Modellverwaltung
- Unterstützung bei der Containerisierung und dem Testen von ML-Modellen
- Dokumentation und Versionsverwaltung von Experimenten und Modellartefakten
Qualifications :
- Eingeschriebene/r Student/-in an einer Universität/ FH im Bereich Informatik Data Science Elektrotechnik oder vergleichbarer Fachrichtungen
- Gute Kenntnisse in Python Linux Systemen sowie erste Erfahrung mit GIT
- Interesse oder Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: ML-Pipelines DevOps Containerisierung (Docker/Podman) CI/CD (Jenkins)
- Erste Berührung mit ML-Frameworks (z.B. scikit-learn PyTorch) sowie mit Tools wie MLflow DVC oder ähnlichen von Vorteil
- Sprachkenntnisse: Deutsch Englisch (Fließend)
- Mindestverfügbarkeit von einem Jahr
Zusätzliche Informationen :
- Werteorientierte Arbeitskultur - Wir sind bodenständig wertschätzend begeisternd und innovativ
- Attraktive Vertragsbedingungen - 15 / Stunde für alle Werkstudentenstellen
- Hohe Flexibilität - Viel persönlicher Spielraum bei der Arbeitszeitgestaltung
- Persönliche Weiterentwicklung - Individuelle Einarbeitung und Karriereperspektiven für eine langfristige Zusammenarbeit
- Spannende Extras - Moderne Betriebsrestaurants und zahlreiche Corporate Benefits
- Gelebte Nachhaltigkeit - Verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Entwicklung effizienter Lösungen für Antriebstechnik E-Mobilität Ladetechnik und Photovoltaik
Weitere Informationen zu diesem Stellenangebot gibt Ihnen gerne Esra Demiroglu unter. Wir freuen uns über Ihr Interesse und auf Ihre Bewerbung.
Remote Work :
No
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