Du entwickelst innovative Prototypen und setzt moderne KI-Methoden ein, während du eng mit Forschern und Entwicklern im Handel zusammenarbeitest.
Anforderungen
- •Student:in der Informatik oder verwandten Studiengang
- •Erste praktische Erfahrungen mit LLMs von Vorteil
- •Sicherer Umgang mit Python
- •Routinierter Umgang mit MS Office
- •Sehr gute Deutschkenntnisse (C1)
- •Gute Englischkenntnisse (B2)
- •Schnelle Auffassungsgabe und analytisches Denken
- •Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise
Deine Aufgaben
- •Innovative Prototypen im Bereich Multi-Agenten-Systeme konzipieren und entwickeln
- •Aktuelle Technologien zu agentenbasierter KI recherchieren und evaluieren
- •Moderne KI-Methoden, insbesondere Machine Learning und Deep Learning, anwenden
- •Intelligente Verfahren wie NLP und Reinforcement Learning integrieren
- •Intelligente Agenten vorwiegend in Python implementieren
- •Eng mit Forscher:innen und Entwickler:innen zusammenarbeiten
- •Deine Arbeit auf reale Use Cases anwenden, z. B. in der Handelsbranche
- •Ergebnisse strukturiert dokumentieren und im Team präsentieren
Deine Vorteile
Anwendung und Vertiefung von Kenntnissen
Unterstützung bei wissenschaftlicher Qualifizierung
Antworten zu Multi-Agenten-Systemen
Mitgestaltung und eigene Ideen einbringen
Flexible Arbeitszeiten für Studierende
Kombination aus mobiler und Vor-Ort-Arbeit
Original Beschreibung
Ort:
Sankt Augustin
Datum:
30.04.2025
# Studentische Hilfskraft für Innovation im Handel
Die Abteilung Enterprise Information Systems (EIS) arbeitet an innovativen Ansätzen und Lösungen für aktuelle Herausforderungen im Einzel- und Großhandel. Das Spektrum reicht dabei von Grundlagenforschung in Wissenschaftsprojekten bis hin zur Anwendung aktueller Forschungsergebnisse in der Industrie. Wir wollen Effizienz steigern, Kosten senken, Kunden begeistern und Mitarbeitende der Handelsbranche entlasten. Als studentische Hilfskraft unterstützt Du bei der technischen Entwicklung von innovativen KI-Lösungen in der Handelsbranche.
**Was Du bei uns tust**
* Konzeption und Entwicklung innovativer Prototypen im Bereich Multi-Agenten-Systeme – gemeinsam mit einem interdisziplinären Team aus Forschung und Entwicklung
* Recherche und Evaluation aktueller Technologien rund um agentenbasierte KI, verteilte Systeme und autonome Entscheidungsfindung
* Praktische Anwendung moderner KI-Methoden – insbesondere Machine Learning und Deep Learning – im Kontext agentenbasierter Systeme
* Integration intelligenter Verfahren wie NLP, Reinforcement Learning oder klassischem ML in agentenbasierte Architekturen
* Implementierung intelligenter Agenten, vorwiegend in Python
* Enge Zusammenarbeit mit Forscher\*innen und Entwickler\*innen aus unserem Institut
* Anwendung Deiner Arbeit auf reale Use Cases – z. B. zur Wertschöpfung und Prozessoptimierung in der Handelsbranche
* Strukturierte Dokumentation und Präsentation Deiner Ergebnisse im Team
**Was Du mitbringst**
* Du bist Student\*in der Informatik, Künstlichen Intelligenz, Mathematik, Data Science oder eines verwandten Studiengangs
* Erste praktische Erfahrungen mit Large Language Models (LLMs) sind von Vorteil – z. B. durch Projekte, Uni-Kurse oder eigene Experimente
* Du beherrschst Python sicher und hast idealerweise bereits an KI-bezogenen Projekten gearbeitet
* Du hast einen routinierten Umgang mit MS Office, insbesondere PowerPoint für die Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen
* Deine Sprachkenntnisse in Deutsch (mind. C1) und Englisch (mind. B2) ermöglichen Dir eine sichere Kommunikation im internationalen Forschungsumfeld
* Du bringst eine schnelle Auffassungsgabe, analytisches Denken und echtes Interesse an Forschung und Innovation mit
* Eine selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und eine hohe Eigenmotivation runden Dein Profil ab
**Was Du erwarten kannst**
* Raum, um Deine Kenntnisse aus dem Studium anzuwenden und zu vertiefen, sowie Unterstützung bei der wissenschaftlich-praktischen Qualifizierung in Deiner Studienrichtung
* Antworten auf Deine Fragestellungen rund um Multi-Agenten-Systeme, Künstliche Intelligenz, Machine Learning und aktuelle Forschungsthemen im Bereich agentenbasierter Systeme
* Mitarbeit auf Augenhöhe und die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen
* Flexible Arbeitszeiten, wir wissen, dass das Studium vorgeht
* Kombination aus mobiler Arbeit und Arbeit vor Ort
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt bis zu 20 Stunden. Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet, mit der Möglichkeit der Verlängerung. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
**Stellensegment:**
Multimedia, Information Systems, Creative, Technology