Praktikum als GenAI-Wissensassistent*in für den Bereich Engineering (w/m/div.)
Arbeitsmodus
Hybrid
Arbeitsbereiche
Technik, Ingenieurwesen
Einstieg als
Student*in
Arbeitszeit
Vollzeit
Vertragsart
Befristet
Vergütung
Nach Vereinbarung
Aufgaben
- Während Ihres Einsatzes sammeln, strukturieren und bereiten Sie technische Wissensquellen wie technische Dokumente, Spezifikationen, Testberichte und strukturierte Datensätze auf.
- Sie evaluieren geeignete Databricks-native und Open-Source-Tools (z. B. RAG, Text-to-SQL, KI-Agenten, Vector Search, Genie) für unterschiedliche Arten technischer Inhalte.
- Darauf aufbauend konzipieren und implementieren Sie Natural-Language-Workflows auf Databricks, die es Hardware-Ingenieur:innen ermöglichen, sowohl Dokumente als auch strukturierte Daten abzufragen.
- Um verlässliche, quellengestützte Antworten zu liefern, wenden Sie Prompt- und Context-Engineering an und stellen Ergebnisqualität sowie Nachvollziehbarkeit sicher (z. B. Zitate, Evaluation, Guardrails).
- Zusätzlich arbeiten Sie eng mit Hardware-Ingenieur:innen zusammen, um Use Cases zu verstehen und die Lösung iterativ zu verbessern.
- Abschließend kommunizieren Sie Fortschritte und Erkenntnisse mittels Visualisierungen, kurzen Präsentationen und technischer Dokumentation.
Profil - Ausbildung: Masterstudium im Bereich Data Science, Künstliche Intelligenz, Informatik, Informationssysteme, Ingenieurwesen oder einem vergleichbaren quantitativen oder technischen Fachgebiet mit guten Noten
- Erfahrungen und Kenntnisse:
- praktische Kenntnisse zu Large Language Models und Generative-AI-Konzepten wie RAG, Embeddings, Vektordatenbanken, Prompt- und Context-Engineering oder AI Agents
- sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python und SQL
- ingenieurwissenschaftlicher Hintergrund von Vorteil
- Erfahrung mit Databricks (z. B. Vector Search, Genie, Mosaic AI Agent Framework, MLflow), LangChain, LlamaIndex oder anderen Generative-AI-Frameworks von Vorteil
- Verständnis der Wärmepumpentechnologie und ihrer Funktions- und Betriebsprinzipien von Vorteil
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind neugierig und eigenmotiviert, bringen eine strukturierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten mit, um mit Ingenieur:innen unterschiedlicher Fachrichtungen zusammenzuarbeiten, deren Anforderungen zu verstehen und diese in technische Lösungen zu übersetzen
- Arbeitsroutine: Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, in einem hybriden Setup mit regelmäßiger Präsenz vor Ort zu arbeiten
- Begeisterung: Sie begeistern sich dafür, KI und Hardware-Engineering zu verbinden und komplexes technisches Wissen durch natürliche Sprache leicht zugänglich zu machen
- Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse
- Ausbildung: Masterstudium im Bereich Data Science, Künstliche Intelligenz, Informatik, Informationssysteme, Ingenieurwesen oder einem vergleichbaren quantitativen oder technischen Fachgebiet mit guten Noten
- Erfahrungen und Kenntnisse:
- praktische Kenntnisse zu Large Language Models und Generative-AI-Konzepten wie RAG, Embeddings, Vektordatenbanken, Prompt- und Context-Engineering oder AI Agents
- sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python und SQL
- ingenieurwissenschaftlicher Hintergrund von Vorteil
- Erfahrung mit Databricks (z. B. Vector Search, Genie, Mosaic AI Agent Framework, MLflow), LangChain, LlamaIndex oder anderen Generative-AI-Frameworks von Vorteil
- Verständnis der Wärmepumpentechnologie und ihrer Funktions- und Betriebsprinzipien von Vorteil
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind neugierig und eigenmotiviert, bringen eine strukturierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten mit, um mit Ingenieur:innen unterschiedlicher Fachrichtungen zusammenzuarbeiten, deren Anforderungen zu verstehen und diese in technische Lösungen zu übersetzen
- Arbeitsroutine: Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, in einem hybriden Setup mit regelmäßiger Präsenz vor Ort zu arbeiten
- Begeisterung: Sie begeistern sich dafür, KI und Hardware-Engineering zu verbinden und komplexes technisches Wissen durch natürliche Sprache leicht zugänglich zu machen
- Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse
