Working Student mit Schwerpunkt Generative AI und Data …, Graz

Du möchtest parallel zu deinem facheinschlägigen Studium praktische Erfahrung im Umfeld von Generative AI sammeln und aktiv an innovativen datengetriebenen Lösungen mitarbeiten? Dann haben wir die richtige Stelle für dich! In dieser Position arbeitest du gemeinsam mit einem interdisziplinären Team an der Entwicklung, Integration und Weiterentwicklung von GenAI‑Anwendungen – von der Datenaufbereitung über intelligente Pipelines bis hin zum produktiven Einsatz in den Fachbereichen.

• Gemeinsam mit deinen Kolleg:innen arbeitest du an der Umsetzung von GenAI-Use-Cases (z.B. Chat- und Assistenzsysteme, RAG, Dokumentenanalyse oder Agenten-Workflows).
• Die Unterstützung bei der End-to-End Implementierung von GenAI-Anwendungen – von der Daten- und Indexierungsvorbereitung über Embeddings bis hin zur Auslieferung an die Fachbereiche – fällt in deinen Aufgabenbereich.
• Als Bestandteil des Teams wirkst du an der Entwicklung und Optimierung von GenAI-Pipelines mit (Ingestion, Retrieval, Prompting, Kontextaufbau, Post Processing) und bringst dich auch bei der Qualitätssicherung ein.
• Du unterstützt bei Aufgaben im Rahmen der Integration von GenAI-Funktionen in bestehende Daten- und Analytics-Umgebungen sowie bei der Anbindung an APIs und Services.
• Deine Mithilfe wird bei der Konzeption und Umsetzung von Evaluations- und Monitoring-Ansätzen für GenAI benötigt (z.B. Testen von Antworten, Entwicklung von Qualitätsmetriken sowie Logging und Drift-Überwachung).
• Die Mitarbeit an Lösungen für On Premise-, Hybrid- und Cloud-Setups für GenAI (z.B. Vektordatenhaltung, Datenzugriff und Deployment) ist ein weiterer wichtiger Bestandteil deiner Rolle.
• Im Arbeitsalltag nutzt du moderne Datenbank- und Cloud-Technologien (SQL/OLAP, NoSQL sowie Cloud-Services wie Azure, AWS oder GCP), um Daten bereitzustellen und Vektorretrieval zu ermöglichen.

• Aktives Studium mit Schwerpunkt Softwareengineering, Computer Science, Informatik, Telekommatik, Mathematik, Statistik oder ähnliches
• Python Kenntnisse sowie idealerweise Erfahrung mit Data /ML-nahem Code (z.B. Datenaufbereitung, Embeddings, Retrieval, Evaluation)
• Erste Berührungspunkte mit der Integration von GenAI-Komponenten (z.B. API/Service-Anbindungen, Indexierung, Vektorspeicher, Bereitstellung von Ergebnissen)
• Interesse an Qualitätssicherung und Evaluation von GenAI-Ergebnissen (z. B. Testen, Metriken, Logging und Monitoring)
• Grundkenntnisse in der Anwendung von Data-Science-Methoden
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift