Werkstudent:in MLOps (m/w/d)

Deine Mission

Du studierst Informatik oder ein verwandtes Fach und suchst nach einer spannenden Gelegenheit, echte MLOps-Praxis zu sammeln? Dann komm als Werkstudent:in MLOps (m/w/d) in unser AI Engineering Team – remote von überall in Deutschland.

Als Werkstudent:in unterstützt du uns dabei, KI-Produkte von A bis Z zu entwickeln – vor allem im Bereich Natural Language Processing (NLP) – und bringst dich aktiv in die Optimierung und Standardisierung unserer MLOps-Prozesse ein.

Woran du mitarbeitest:

• Praxis an echten KI-Produkten: Du bist direkt beteiligt an Deployment, Tests und Monitoring von Machine-Learning-Modellen – online wie offline.
• Unsere MLOps-Infrastruktur verbessern: Du unterstützt beim Aufbau stabiler ML-Pipelines, arbeitest an Automatisierungen und bringst unsere CI/CD-Prozesse weiter voran.
• Vom Prototyp zur Skalierung: Du bekommst Einblicke in reale ML-Workflows und hilfst mit, Modelle aus der Testphase in produktive Umgebungen zu bringen.
• Zusammenarbeit im Team: Du arbeitest eng mit unseren AI Engineers, Data Scientists und Developer:innen zusammen – und lernst Tools für Model Observability und Experiment Tracking hands-on kennen.

Dein Skillset

• Studium: Du bist an einer Hochschule oder Uni in Informatik, Data Science, Engineering o. ä. eingeschrieben und hast 15–20 Stunden pro Woche Zeit.
• Technisches Know-how: Du hast erste Erfahrung mit Python sowie Libraries wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas oder numpy.
• DevOps-Affinität: Du kennst dich aus mit Linux, Bash und Containern wie Docker & Docker Compose.
• MLOps-Neugier: Begriffe wie CI/CD, Model Orchestration oder Experiment Tracking wecken dein Interesse – vielleicht hast du sogar schon damit experimentiert.
• Deine Arbeitsweise: Du bist neugierig, hands-on, lernbereit – und sprichst fließend Englisch (Pflicht), Deutsch ist ein Plus.

Dein Winning Deal

• Lernen in der Praxis: Du sammelst Erfahrung mit echten ML-Systemen im Unternehmenskontext – vom Prototyp bis zum Rollout.
• Mentoring & Teamspirit: Du arbeitest direkt mit erfahrenen ML Engineers zusammen – in einem Umfeld, in dem deine Ideen zählen.
• Flexibel & remote: Wir bieten dir einen flexiblen Job (15–20 Std./Woche) – 100 % remote, passend zu deinem Studium.
• Abwechslungsreiche Aufgaben: Du lernst viele Seiten von MLOps kennen – von Deployment über CI/CD bis hin zur Modellüberwachung.
• Perspektive: Wenn’s gut läuft, ist das dein Einstieg für mehr – z. B. eine Festanstellung nach dem Studium bei yoummday.
• Und on top: 30 Urlaubstage (anteilig), Drinks, Kaffee, Eis, Snacks, Pizza-Freitage, Sport- und Teamevents – und ein Arbeitsumfeld, in dem du dich weiterentwickeln kannst.