Praktikum - Large Language Models & Machine Learning für Automotive-Anwendungen (w/m/d)

Work Environment

Im Bereich Digitale Assistenzsysteme gestalten wir die Zukunft der Mobilität aktiv mit. Unsere Experten entwickeln innovative Konzepte und Technologien bis zur Marktreife. Dabei setzen wir modernste Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ein, um Fahrerassistenzsysteme und digitale Dienste kontinuierlich zu verbessern. Du arbeitest in einem interdisziplinären Team, das eng mit anderen Entwicklungsbereichen und externen Partnern zusammenarbeitet. Gemeinsam treiben wir die Integration von Large‑Language‑Modellen (LLMs) in Fahrzeug- und Backend‑Systeme voran.

Job Purpose / Role

• Du unterstützt bei Projekten zur Entwicklung und Optimierung von Machine‑Learning‑Modellen für verschiedene Anwendungen
• Du entwickelst Softwaremodule für Entwicklungsumgebungen und Fahrzeugkomponenten in der Programmiersprache Python
• Du führst Datenanalysen und -aufbereitungen für das Training von Large‑Language‑Modellen (LLMs) durch
• Du bewertest und verbesserst die Leistung von LLMs durch Experimente und Tests
• Du setzt eigenständig Embedded‑Softwareprojekte mit Fokus auf LLMs um
• Du arbeitest eng mit anderen Fachbereichen zusammen und erhältst Einblicke in die Integration von KI‑Technologien in Fahrzeugarchitekturen

Key Requirements / Skills / Experience

• Du bist in einem Masterstudium der Informatik, Robotik, Mathematik, Physik, Data Science oder eines vergleichbaren Studiengangs immatrikuliert
• Du verfügst über fundierte Programmierkenntnisse in Python und hast Erfahrung im Umgang mit Large‑Language‑Modellen
• Du hast fortgeschrittene Kenntnisse in Tools wie Git, Linux, SSH, CLI sowie Entwicklungsumgebungen wie VSCode
• Du bringst Erfahrung mit Machine‑Learning‑Frameworks wie scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, Transformers und LLM‑Frameworks mit
• Idealerweise hast du Kenntnisse in Embedded‑Entwicklung, z. B. mit NVIDIA Jetson
• Du zeichnest dich durch selbstständiges Arbeiten, analytisches Denken und eine klare, strukturierte Kommunikation aus

Additional Information

This position is available at AUDI AG in Ingolstadt .

Generally all positions can be worked part time.

We embrace diversity, actively encourage inclusion and create an environment that fosters each employee's individuality in the interests of the company.

Reference code: I-P- .

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