Hybrid-Job

Hybrid / Homeoffice möglich

Werkstudent Machine Learning / KI (m/w/d)

Kiwigrid

Quelle: PersonioStandort: Dresden · DeutschlandAktiv bestätigt: 09. Okt. 2026
TeilzeitPraktikum

Das Wichtigste aus der Anzeige

Tech-Stack
PythonTensorFlowPyTorchEnergy Manager VoyagerX
Erfahrungslevel:
Junior
Benefits
  • Flexible Arbeitszeiten und verschiedene Arbeitszeitmodelle
  • Mobiles Arbeiten
  • Englischkurse inhouse
  • Betriebliches Gesundheitsmanagement
  • Frisches Obst, kostenlose Getränke und Kaffeespezialitäten
  • Regelmäßige Feedbackgespräche
  • Feste Weiterbildungsbudgets und Training on the job
  • Gesponserte Freizeitaktivitäten
Sprachen:
Englisch, Deutsch

Automatisch ausgelesen

Unsere Einschätzung

  • 2 weitere offene Stellen dieses Arbeitgebers in unserem Index.

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Stellenbeschreibung

Deine Aufgaben

Für unser Innovationsteam "Product Labs" suchen wir einen Werkstudierenden (m/w/d), der die Zukunft unserer Produkte aktiv mitgestaltet. Wenn Du eine Leidenschaft für künstliche Intelligenz hast und Deine theoretischen Kenntnisse in die Praxis umsetzen möchtest, bist Du bei uns genau richtig.

Deine Aufgaben

  • Entwicklung & Prototyping: Du entwirfst und entwickelst funktionale Prototypen und Implementierungen im Bereich Machine Learning und KI für unsere Produktvorentwicklung.
  • Datenanalyse & -aufbereitung: Du übernimmst die Extraktion, Analyse und Aufbereitung von Daten, um die Grundlage für robuste KI-Modelle zu schaffen.
  • Implementierung von KI-Modellen: Du arbeitest aktiv mit modernen Frameworks wie Python, TensorFlow und PyTorch, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu evaluieren und zu implementieren.
  • Hardwarenahe Erprobung & Entwicklung: Du erprobst Deine KI-Lösungen direkt auf unserer innovativen Hardware (z.B. dem Energy Manager VoyagerX) mit den dort vorhandenen Mitteln und gestaltest so die zukünftige Entwicklung unserer Hardware-Plattform aktiv mit.
  • Konzeption & Recherche: Du bringst eigene Ideen ein und unterstützt das Team bei der Konzeption und Validierung neuer KI-basierter Lösungsansätze.

Dein Profil

  • Studium: Du studierst Informatik, Mathematik, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang (mindestens 3. Fachsemester). Auch wenn Dein Schwerpunkt woanders liegen sollte (z. B. Hardwareentwicklung, Elektrotechnik, CAD-/Konstruktionsbereich etc.), freuen wir uns über Deine Bewerbung, wenn Du Lust hast, in einem kleinen Innovationsteam an Prototypen zu arbeiten.
  • Schlüsselkompetenzen: Du bringst eine starke Kombination aus sehr guten Programmierkenntnissen (Python) und einem soliden mathematischen Verständnis für Machine Learning mit.
  • Praktische Erfahrung: Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit gängigen KI-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch und in der Datenanalyse gesammelt.
  • Leidenschaft & Eigeninitiative: Du zeigst Begeisterung für das Thema KI, was sich auch in privaten Projekten oder Deinem Interesse an aktuellen Entwicklungen widerspiegelt.
  • Arbeitsweise: Du bist ein Teamplayer, arbeitest Dich gerne in neue Themen ein und besitzt eine analytische sowie lösungsorientierte Denkweise.
  • Kommunikation: Du verfügst über fließende Englischkenntnisse und gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
  • Arbeitsmodell: mindestens 1 Tag pro Woche im Büro

Was bieten wir?

  • flexible Arbeitszeiten und verschiedene Arbeitszeitmodelle; mobiles Arbeiten
  • agiles Arbeiten; lichtdurchflutete Lofts; Arbeitsinseln & Steharbeitsplätze; Englischkurse inhouse
  • betriebliches Gesundheitsmanagement; frisches Obst, kostenlose Getränke und Kaffeespezialitäten so viel Du willst
  • gemeinsame Sportveranstaltungen wie Firmenlauf oder Volleyball; Karenztage bei nervigen Erkältungen
  • Eigenverantwortung; regelmäßige Feedbackgespräche; feste Weiterbildungsbudgets und Training on the job
  • gesponserte Freizeitaktivitäten (Billard, Kicker, Tischtennis usw.)
  • eine individuelle Gestaltung des eigenen Arbeitsplatzes

Kontakt

jobs@kiwigrid.com

Market & ProductWerkstudenten

Diese Stelle wird von einer externen Quelle bereitgestellt. Die Bewerbung erfolgt auf der Website der Quelle.

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