Working Student as Data / Machine Learning Engineer

Intern / Student, Part-time · Munich

Your new team:

In our Data Product team we solve data-related challenges by designing & building end-to-end advanced analytical solutions, infrastructure & visualisations.
You will create value for our clients by applying and further developing your engineering expertise.

What awaits you:

You work with Data Engineers and experts from Business Intelligence, Data Science and Analytics. Based on your interests you can contribute to multiple parts of our team.
You help develop and productionize Machine Learning solutions for FELD M and our customers.
You help build scalable AI products and data architectures within the cloud, which are capable of processing and analyzing various kind of data sets.
You support the Data Product team with e.g. developing customized AI systems (RAGs, Agents, etc.), and assessing new tools in the field of GenAI and data engineering.
Depending on your interests and skills we will help you grow into a Machine Learning Engineer or Data Engineer role in our Data Product team.

What you can expect:

Flexibility: You can adjust your working hours to your personal rhythm in consultation with your team - we know and want that there is a life outside of work.
Remote Work: Choose the place where you can work most efficiently - whether in the office (at Goetheplatz), at home, on the road or in one of our coworking spaces.
Development: All doors are open to you to get to know various areas within FELD M and to develop yourself further in different skills - we will be happy to support you in this, e.g. in the form of internal coaching!
Team spirit: Team cohesion is important to us, starting by setting English as our default language, ensuring an open and inclusive work environment, taking the time for team offsites and celebrating team successes together with various company or team events.
Equipment: Decide for yourself whether you prefer to work with Windows, Ubuntu or macOS - we will take care of the hardware of your choice - and everything you need for pleasant working.

What you bring along:

You have already gained experience in an internship or working student role as Data Engineer or in a similar profession.
You are familiar with Python, SQL and Linux Shell. Experience with the following programming languages is a plus: Spark, R, Java, or JavaScript.
You ideally have hands-on experience with building and evaluating machine learning models, and are familiar with concepts like neural networks, transformers, or techniques such as fine-tuning, reinforcement learning, or using pre-trained models like GPT or BERT.
Within the team and when working together on organisation-wide topics, we communicate in English - therefore, oral and written communication in English should be easy for you. Speaking German would be a plus.
You are located in or near Munich for occasional in-office collaboration.

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Dein neues Team:

In unserem Data Product Team lösen wir datenbezogene Herausforderungen, indem wir umfassende fortschrittliche Analyselösungen, Infrastrukturen und Visualisierungen entwerfen und entwickeln.
Als Werkstudent*in schaffst Du Mehrwert für unsere Kunden, indem Du dein technisches Fachwissen anwendest und weiterentwickelst.

Das erwartet Dich:

Du arbeitest mit Data Engineers und Experten aus den Bereichen Business Intelligence, Data Science und Analytics zusammen. Je nach Interesse kannst Du in verschiedenen Bereichen unseres Teams mitwirken.
Du hilfst bei der Entwicklung und Produktion von Machine-Learning-Lösungen für FELD M und unsere Kunden.
Du hilfst beim Aufbau skalierbarer KI-Produkte und Datenarchitekturen in der Cloud, die in der Lage sind, verschiedene Arten von Datensätzen zu verarbeiten und zu analysieren.
Du unterstützt das Data Product Team z. B. bei der Entwicklung maßgeschneiderter KI-Systeme (RAGs, Agenten usw.) und der Bewertung neuer Tools im Bereich GenAI und Data Engineering.
Je nach deinen Interessen und Fähigkeiten helfen wir dir, dich in unserem Datenproduktteam zu einem Machine Learning Engineer oder Data Engineer weiterzuentwickeln.

Das bieten wir Dir:

Flexibilität: Du kannst deine Arbeitszeiten in Absprache mit deinem Team an deinen persönlichen Rhythmus anpassen – wir wissen und wollen, dass es ein Leben außerhalb der Arbeit gibt.
Remote-Arbeit: Wähle den Ort, an dem du am effizientesten arbeiten kannst – ob im Büro (am Goetheplatz), zu Hause, unterwegs oder in einem unserer Coworking Spaces.
Weiterentwicklung: Dir stehen alle Türen offen, um verschiedene Bereiche innerhalb von FELD M kennenzulernen und dich in unterschiedlichen Fähigkeiten weiterzuentwickeln – dabei unterstützen wir dich gerne, z. B. in Form von internem Coaching!
Teamgeist: Der Zusammenhalt im Team ist uns wichtig. Das beginnt damit, dass wir Englisch als unsere Standardsprache festgelegt haben, ein offenes und inklusives Arbeitsumfeld schaffen, uns Zeit für Team-Offsites nehmen und Teamerfolge gemeinsam bei verschiedenen Firmen- oder Teamevents feiern.
Ausstattung: Entscheide selbst, ob du lieber mit Windows, Ubuntu oder macOS arbeitest – wir kümmern uns um die Hardware deiner Wahl – und alles, was du für angenehmes Arbeiten benötigst.

Das bringst Du mit:

Du hast bereits Erfahrung in einem Praktikum oder als Werkstudent*in als Data Engineer oder in einem ähnlichen Beruf gesammelt.
Du bist mit Python, SQL und Linux Shell vertraut. Erfahrungen mit Spark, R, Java oder JavaScript sind von Vorteil.
Idealerweise hast du praktische Erfahrung mit der Erstellung und Bewertung von Machine-Learning-Modellen und bist mit Konzepten wie neuronalen Netzen, Transformatoren oder Techniken wie Fine-Tuning, Reinforcement Learning oder der Verwendung vortrainierter Modelle wie GPT oder BERT vertraut.
Innerhalb des Teams und bei der Zusammenarbeit an unternehmensweiten Themen kommunizieren wir auf Englisch – daher sollte dir die mündliche und schriftliche Kommunikation auf Englisch leicht fallen. Deutschkenntnisse wären von Vorteil.
Du wohnst in oder in der Nähe von München, um gelegentlich im Büro zusammenzuarbeiten.

Interessiert? Super! Schick' uns einfach deinen CV und wir mir melden uns so schnell wie möglich bei dir! Wir freuen uns von dir zu hören!
Matthias, Philipp & Jessi

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