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Werkstudent:in KI / AI Infrastructure (m/w/x)
Testen neuer Large Language Models (LLMs) und Performance-Tests auf Inference-Servern. Grundkenntnisse in Linux/Unix und Python erforderlich. Homeoffice möglich, Weiterbildungen über Udemy for Business.
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Anforderungen
- Laufendes technisches Studium (z.B. (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Elektrotechnik, Physik oder vergleichbar)
- Grundkenntnisse Linux/Unix-Systeme, idealerweise erste Erfahrung mit Cloud-/Virtualisierungstechnologien (AWS, Azure, GCP)
- Programmier-/Skripterfahrung (z.B. Python, Bash, Go)
- Interesse an KI/LLMs, Infrastruktur, DevOps, KI-Tooling und MCP-Servern
- Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und Teamfähigkeit
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Aufgaben
- Neue Large Language Models (LLMs) testen und Performance- und Lasttests durchführen, um Geschwindigkeit, Qualität und Ressourcenverbrauch der KI zu bewerten
- Bei der Installation, Konfiguration und Aktualisierung von Inference-Servern, Proxy-Systemen, API-Gateways und Frontend-Systemen unterstützen
- Bei der Anbindung und Konfiguration von MCP-Servern (Model Context Protocol) mitwirken und LLM-Funktionalitäten sowie Tool-Integrationen erweitern
- Bei der Automatisierung von Deployment- und Betriebsprozessen unterstützen, beispielsweise mit Ansible, Terraform und CI/CD-Pipelines oder auch mit Low-Code / No-Code-Tools
- Einblicke in den Support und das Monitoring der KI-Infrastruktur erhalten und bei der Dokumentation und Optimierung der Systeme unterstützen
- Praktische Erfahrungen mit Open-Source-KI-Infrastruktur sammeln und Einblicke in IT-Sicherheit sowie den sicheren Betrieb moderner KI-Systeme erhalten
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Homeoffice möglich
- Modern ausgestattete Arbeitsplätze
- Gute Anbindung
- Kostenfreie Parkplätze
- Weiterbildungen über Udemy for Business
- Gezielte Trainings
- Mitarbeiterevents
- Private Nutzung von Cloud-Services
- 30 Tage Urlaub
- Urban Sports Club
- Vergünstigungen über Corporate-Benefits-Programm
- Jobrad-Leasing
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