Abschlussarbeit Large Language Models

Tätigkeitsbereich:Forschung & Entwicklung incl. DesignFachabteilung:Portfolio Management Datengetriebene GeschäftsmodelleGesellschaft:Mercedes-Benz AGStandort:Mercedes-Benz AG, StuttgartStartdatum:..5Veröffentlichungsdatum:..5Stellennummer:MER3UEDArbeitszeit:Vollzeit BewerbenAufgabenDu brennst für Künstliche Intelligenz und willst nicht nur zusehen, wie sie die Welt verändert, sondern selbst mitgestalten? Perfekt In unserer Abteilung entwickeln wir mit Begeisterung und Herzblut zukunftsweisende KI-Lösungen. Wir kombinieren neueste wissenschaftliche Methoden mit pragmatischer Umsetzung, um im Bereich der generativen KI Maßstäbe zu setzen.Werde bei uns zum Brückenbauer zwischen Forschung und Praxis. Bei uns bist Du nicht nur Coder*in, sondern auch Forscher*in. Du tauchst tief in die Theorie hinter Large Language Models ein, führst Experimente durch und validierst Hypothesen. Gleichzeitig packst Du mit an und bringst deine Erkenntnisse direkt in die Praxis: Du implementierst Algorithmen, integrierst Modelle in unsere Systeme und siehst, wie deine Arbeit echten Mehrwert schafft.Was wir dir bieten:Spannende Projekte: Wirke an topaktuellen LLM-Projekten mit und erlebe Innovation hautnahPersönliche Entwicklung: Vertiefe dein Wissen in ML, LLMs, Python, Docker und UX-Design durch direkte Anwendung und Mentoring von unseren Expert*innenFlexibilität: Wir wissen, dass dein Studium Priorität hat. Deine Arbeitszeiten gestalten wir flexibel und in Absprache mit dirEin starkes Team: Arbeite in einem hochmotivierten, freundlichen und interdisziplinären Umfeld, in dem deine Ideen gehört werdenFaire Vergütung: Deine wertvolle Arbeit wird selbstverständlich angemessen vergütetDeine Mission: Von der Theorie zur AnwendungForschen & Experimentieren: Du analysierst und entwickelst Algorithmen im LLM-Bereich weiter und führst Experimente zur Validierung und Optimierung der Modelle durchUmsetzen & Implementieren: Du bringst Modelle mit Docker, PaaS und anderen modernen Technologien zum Laufen und integrierst sie in unsere AnwendungenOptimieren & Analysieren: Du wendest klassische ML-Algorithmen (z.B. für Clustering) an, bereitest Daten vor und hilfst, unsere Trainingsdatensätze zu verbessernGestalten & Verbessern: Du unterstützt unser Team bei der Entwicklung und Verbesserung nutzerfreundlicher UX-Designs für unsere KI-AnwendungenDie Tätigkeit kann ab Dezember 5 beginnen.Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Dir und uns.QualifikationenDu studierst Informatik, Mathematik, Physik oder einen ähnlichen Studiengang und hast eine Leidenschaft für Daten und KIDu sprichst fließend Python und hast idealerweise schon erste Erfahrungen mit großen Sprachmodellen gesammeltDu kennst dich mit Transformer-Architekturen (z. B. BERT) aus und moderne Techniken wie RAG und der Umgang mit Embeddings sind dir vertrautErfahrungen mit Docker und Grundkenntnisse im UX-Design sind ein Plus, aber kein MussAuch Kenntnisse in der Daten- und semantischen Modellierung sind von VorteilDu bist ein Teamplayer, bringst gerne eigene Ideen ein und hast Lust, komplexe Probleme zu knackenDu kommunizierst sicher auf Deutsch und/oder EnglischZusätzliche Informationen:Wir freuen uns auf Deine Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte vergesse nicht im Online-Formular Deine Dokumente als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren und die maximale Dateigröße von 5 MB zu beachten.Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie .BenefitsEssens­zulagenMit­arbeiter­handy möglichMit­arbeiter­rabatte möglichMit­arbeiter­beteili­gung möglichMit­arbeiter EventsCoachingFlexible Arbeits­zeit möglichHybrides Arbeiten möglichGesund­heits­maß­nahmenBetrieb­liche Alters­ver­sorgungMobilitäts­angebote We need your consent to load the Youtube serviceWe use a third party service to embed video content that may collect data about your activity. Please review the details and accept the service to watch this video.This content is not permitted to load due to trackers that are not disclosed to the visitor. The website owner needs to setup the site with their CMP to add this content to the list of technologies used.Powered by