Werkstudent Machine Learning Engineering

Generali Deutschland Holding AG

Saarbrücken, Germany

4 days ago

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Role details

Contract type

Internship / Graduate position

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Experience level

Internship

Working hours

Regular working hours

Languages

German

Job source

jobs.meinestadt.de

Tech stack

Artificial Intelligence Amazon Web Services Microsoft Azure Cloud Computing Databases Python (Programming Language) Machine Learning Metadata Natural Language Processing SQL Databases Chatbots Large Language Models

Job description

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

Requirements

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