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StudentJob

Duales Studium Machine Learning (m/w/d)

StudentJob Stuttgart
32 - 40 Stunde
neu
Status Offen
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Was wir erwarten

Ausbildung

Keine Vorerfahrung erforderlich

Sprachen
  • Du beherrschst Deutsch

Was wir bieten

Stunden:
32 bis 40 Stunden pro Woche
Art der Stellenanzeige:
intern

Stellenbeschreibung

Über das Unternehmen
Lust auf lebenslange Bildung und nachhaltige Karriereentwicklung?

Die Weiterbildungsstiftung an der Hochschule Reutlingen bietet dir maßgeschneiderte berufsbegleitende Bachelor- und Masterprogramme. Als gemeinnützige Stiftung kombinieren wir Theorie und Praxis optimal, um deinen erfolgreichen Karrierestart sicherzustellen.

Unser Ziel ist es, lebenslange Bildung zu fördern und dich in deiner nachhaltigen Weiterentwicklung zu unterstützen.

Wenn du dir unsicher bist, welches Studium zu dir passt, oder du weitere Fragen hast, kontaktiere uns gerne per Email oder telefonisch.
Gestalte die KI-Lösungen von morgen bei unserem Partner, einem führenden Beratungsunternehmen für Data & AI. Entwickle ML- und Deep-Learning-Modelle für vielfältige Anwendungsfälle, arbeite mit modernsten Tools wie PyTorch, TensorFlow oder Huggingface und bring dein Know-how in den gesamten Entwicklungsprozess ein.
Zum Wintersemester im Oktober 2025 suchen wir motivierte Talente für die Standorte Stuttgart, Hamburg und remote für die Stelle als:
  • Junior Consultant Machine Learning
Mit dieser Stelle kannst Du folgende Masterprogramme kombinieren:
  • Consulting & Business Analytics (M.Sc.)
  • Professional Software Engineering (M.Sc.)
  • Digital Business Management (M.Sc.)
Was bieten wir dir?

Im Job:

  • Vielfalt statt Routine: Du arbeitest an spannenden Projekten, mit wechselnden Herausforderungen und Kund:innen in einer Zukunftsbranche
  • Flexibel, wie es zu dir passt: Arbeite remote in ganz Deutschland oder nutze unsere Coworking-Spaces - abgestimmt auf dein Projekt und dein Leben
  • Erholung, die zu dir passt: 30 Urlaubstage, 3 zusätzliche Me-Time-Tage und Workation im EU-Ausland. Oder mal länger raus? Ein Sabbatical macht's möglich
  • Dein Weg. Deine Entwicklung: Ob Fachlaufbahn, Projektleitung, Kund:innenmanagement oder Führungsrolle - wir fördern dich mit Trainings, Zertifizierungen und individueller Weiterbildung. Natürlich übernehmen wir die Kosten
  • Ideen haben Raum: Pitches willkommen! Du bekommst 5 Tage ungestörte Kreativzeit oder nutzt unser CloudLab als Spielwiese für deine Innovationen
  • Hier zählt Teamgeist: Flache Hierarchien, starke Kolleg:innen, eindrucksvolle Events. Bei unserem Unternehmen erlebst du Zusammenhalt, der inspiriert und trägt
  • Weil deine Gesundheit zählt: Mitgliedschaft bei Urban Sports Club oder EGYM Wellpass, Jobrad, betriebliche Krankenzusatzversicherung - und ein durchdachtes Corporate Health Management
  • Wir denken Familie mit: 10 Tage Kind krank pro Jahr - ohne Bürokratie, mit vollem Gehalt. Sowie Kitazuschuss für deine Betreuungskosten
  • Nachhaltig unterwegs: E-Mobility, Bahnfahrten 1. Klasse und ?-PNV-Zuschuss - für deine smarte Mobilität
Im Studium:
  • Eine optimale Kombination von Theorie und Praxis
  • Anstellung in einem attraktiven Partnerunternehmen, welches in der Regel die Studiengebühren finanziert
  • Intensives und praxisnahes Studium in kleinen Gruppen mit toller (Lern-) Atmosphäre
  • Individuelle Betreuung und tolle Kommiliton:innen
  • Unterstützung und Beratung durch das Team der Knowledge Foundation während des gesamten Bewerbungs- und Auswahlprozesses sowie des Studiums
Was erwartet dich?
  • Du entwickelst und optimierst als KI-Expert:in Machine Learning- und Deep Learning-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle und setzt sie produktiv ein
  • Du analysierst komplexe Datenstrukturen, leitest passende statistische und mathematische Verfahren ab und bringst dein Wissen in innovative KI-Lösungen ein
  • Du arbeitest mit gängigen ML-Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow und nutzt Tools wie Jupyter Notebooks, Huggingface oder Llama Index für deine Projekte
  • Du entwickelst gut strukturierten, wartbaren Code (bevorzugt in Python) und orientierst dich dabei an Best Practices
  • Du bringst dich aktiv in den gesamten Entwicklungszyklus ein - von der Konzeption über die Modellvalidierung bis hin zur Implementierung und Wartung der KI-Lösungen
Was solltest du mitbringen?Im Job:
  • Du hast einen Bachelorabschluss im Bereich der (Wirtschafts-) Informatik oder einem ähnlichen Fach mit einem Notendurchschnitt von mindestens 2,5 und BWL-Anteilen von mindestens 15 ECTS und fundiertes Wissen in Statistik und Mathematik
  • Du hast nachgewiesene Englischkenntnisse auf Niveau B2 (nach GER) gemäß der Sprachensatzung der Hochschule Reutlingen und ggf. nachgewiesene Deutschkenntnisse auf Niveau C1 (nach GER)
  • Du bist kommunikativ, lösungsorientiert und ein:e echte:r Hands-on-Teamplayer:in, der:die Zusammenarbeit auf Augenhöhe schätzt und Teamspirit lebt
  • Erste Berührungspunkte mit Data Engineering und Requirements Engineering runden dein Profil ab
  • Du arbeitest überwiegend remote und solltest daher bereit sein, regelmäßig zu Kund:innen in ganz Deutschland zu reisen
Im Studium:
  • berufsbegleitendes Masterstudium mit 4 Semestern inkl. Masterthesis
  • Anerkannter & akkreditierter Masterabschluss der Hochschule Reutlingen
  • Vorlesungen im Blockmodell für optimale Vereinbarkeit von Job & Studium: 80% Job - 20% Master
  • Optimale Kombination aus theoretischen Unterrichtsinhalten und praktischer Anwendung im Unternehmen
  • Premium Lehre durch erfahrene Profs und Dozierende der HS Reutlingen sowie Expert:innen aus der Praxis
  • Optionale Auslandsmodule, z.B. in Paris oder Helsinki
  • Kleine Kursgruppen & Fallbeispiele für individuelles sowie praxisnahes Lernen
  • Großes Netzwerk aus Alumni und Kommiliton:innen und Events wie Skiausfahrten & Grillfeste
  • Unterstützung und Beratung durch das Team der Knowledge Foundation während des gesamten Bewerbungs- und Auswahlprozesses sowie des Studiums

Unser Jobangebot Duales Studium Machine Learning (m/w/d)klingt vielversprechend?

Bei unserem Partner Workwise ist eine Bewerbung für diesen Job in nur wenigen Minuten und ohne Anschreiben möglich. Anschließend kann der Status der Bewerbung live verfolgt werden. Wir freuen uns auf eine Bewerbung über Workwise.

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