Werkstudent (m/w/d) AI Engineering – LLMs, RAG & Automatisierung

Deine Aufgaben:
• Du arbeitest an internen KI-Projekten mit Fokus auf LLMs und RAG – von Prototyp bis produktiver Lösung
• Du unterstützt beim Aufbau und der Weiterentwicklung automatisierter Content- und Wissenssysteme
• Du entwickelst und optimierst Datenpipelines und bindest externe APIs an
• Du konzipierst und implementierst AI-Workflows zur Orchestrierung von Daten- und Modellprozessen – idealerweise mit Tools wie n8n
• Du strukturierst, verarbeitest und bereitest interne sowie externe Datenquellen auf
• Du implementierst und testest Prompting-Strategien, Retrieval-Logiken und RAG-Workflows – Pluspunkte sammelst du mit Frameworks wie LangChain, LangGraph oder LlamaIndex
• Du integrierst KI-Lösungen in bestehende Systeme und nutzt idealerweise Container-Technologien wie Docker
• Du analysierst Ergebnisse und verbesserst kontinuierlich Qualität, Effizienz und Automatisierungsgrad

Dein Profil:
• Du bist immatrikuliert in Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang
• Du hast sehr gute Python-Kenntnisse und verstehst Datenstrukturen, APIs und Softwarearchitektur
• Du hast praktische Erfahrung mit LLMs (z. B. eigene Projekte, Studienarbeiten oder Werkstudententätigkeit)
• Du kennst Prompt Engineering, API-basierte LLM-Integrationen oder erste RAG-Implementierungen
• Du hast ein Grundverständnis von Embeddings, Retrieval-Konzepten und Vector-Datenbanken
• Idealerweise bringst du Kenntnisse in Datenbanken (z. B. SQL/PostgreSQL) mit – Pluspunkte gibt es für Erfahrung mit Docker
• Du arbeitest strukturiert, analytisch und hast Interesse an produktiven AI-Systemen im Start-up-Umfeld
• Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) und gute Englischkenntnisse

Warum wir?:
• Eine auf dich zugeschnittene Rolle, die sich ideal mit deinem Alltag in der Uni vereinen lässt
• Attraktive und faire Vergütung 
• Arbeit an innovativen KI-Lösungen mit direktem Anwendungsbezug in Industrie und Automatisierung
• Ein dynamisches, technologiegetriebenes Team mit viel Raum für Eigeninitiative
• Zugang zu modernen Tools und High-Performance-Computing-Infrastruktur
• Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten, 30 Tage Urlaub (anteilig) und faire Vergütung
• State-of-the-Art Büro auf dem Technologiecampus in München