
Werkstudent:in MLOps (m/w/d) at Yoummday GmbH. Location Information: remote, München, Berlin, Halle (Saale). . 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.. .