Werkstudent Cloud-Native Backend BigData & ADAS (all genders)

msg systems ag

Leinfelden-Echterdingen, Germany

3 months ago

Role details

Contract type

Internship / Graduate position

Employment type

Part-time (≤ 32 hours)

Experience level

Internship

Working hours

Regular working hours

Job source

indeed.com

Tech stack

Java (Programming Language) Artificial Intelligence Big Data Cloud Computing Cloud Engineering Continuous Integration Machine Learning Scrum Methodology Software Engineering Apache Spark Backend Information Technology

Job description

Mitarbeit an einem Cloud-Backend-System im ADAS-Umfeld: Du unterstützt bei der Verarbeitung von Big Data (Batch & Streaming) und wirkst an der Entwicklung von Algorithmen und KI-Modellen für moderne Fahrassistenzsysteme mit
Arbeiten in einem internationalen, agilen Team: Du bist Teil eines standortübergreifenden Teams (Deutschland, Rumänien, Indien), das im SCRUMBAN-Modell eng zusammenarbeitet und regelmäßig mit dem Kunden abstimmt
Einblick in moderne Cloud-native Architekturen: Du arbeitest an einer skalierbaren Plattform mit mehreren Produkten und lernst den Umgang mit aktuellen Technologien und Architekturen im Cloud-Umfeld
Unterstützung entlang des gesamten Software-Lifecycles: Du wirkst bei Design, Entwicklung, Testing sowie CI/CD-Prozessen mit und erhältst Einblicke in Betrieb und Monitoring komplexer Systeme
Eigenverantwortliches Arbeiten mit modernen Tools: Du übernimmst eigene Aufgaben (User Stories/Tasks), präsentierst Ergebnisse im Team und nutzt aktiv KI-Tools in deinem Arbeitsalltag

Requirements

Du studierst Informatik oder einen vergleichbaren technischen Studiengang. Idealerweise hast Du bereits Seminare oder Praktika in den Bereichen komplexe Algorithmen, mathematische Verfahren oder maschinelles Lernen erfolgreich absolviert
Du hast erste praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung, idealerweise mit Java sowie Interesse an Big Data Technologien wie Apache Spark oder Flink
Du bringst Interesse oder erste Berührungspunkte mit KI/ Machine Learning sowie modernen Tools (z. B. Copilot) mit
Du arbeitest strukturiert, eigenständig und hast einen hohen Qualitätsanspruch an deine Ergebnisse
Du bist kommunikativ, arbeitest gerne im Team und kannst uns flexibel mit 20 Stunden pro Woche unterstützen