Praktikum / Abschlussarbeit Large Language Models (LLMs) & RAG

Unternehmen: CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH
Standort: Harsewinkel
Startdatum: Laufend
Hierarchieebene: Studierende
Funktionsbereich: Forschung & Entwicklung

Auf 400.000 m² entwickelt, testet und fertigt CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen am Stammwerk in Harsewinkel Mähdrescher, Feldhäcksler und Systemtraktoren. Mit mehr als 2.000 Kolleginnen und Kollegen sind wir die größte Gesellschaft der CLAAS Gruppe und übernehmen gesellschafts- und länderübergreifende Aufgaben sowohl in der Produktion, Forschung und Entwicklung als auch in zahlreichen kaufmännischen Bereichen.

Ihre Aufgaben:
• Einarbeitung in den Einsatz von Large Language Models (LLMs) mit Agentensystemen, MCP-Schnittstellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und verwandten Technologien
• Entwicklung und Implementierung von prototypischen Anwendungen zur Unterstützung landwirtschaftlicher Prozesse mit LLMs
• Unterstützung bei der Entwicklung von KI-Tools, die den Arbeitsalltag unserer Ingenieure erleichtern, Entwicklungszyklen beschleunigen und die Qualität unserer Maschinen und Software weiter steigern lassen
• Analyse und Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten und Integration in Wissensdatenbanken
• Validierung und Optimierung der Modelle im Kontext der Agrartechnik und Erntemaschinen
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus Forschung und Entwicklung
• Dokumentation der Ergebnisse und Präsentation der Arbeitsergebnisse im Team

Ihr Profil:
• Laufendes Studium im Bereich Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz oder einem vergleichbaren Studiengang
• Fundierte Kenntnisse in Python und idealerweise Erfahrung mit ML-Frameworks wie PyTorch, Ollama oder Transformers und LangChain, LangGraph und optional auch Neo4j
• Interesse und erste Erfahrung mit Large Language Models (z.B. GPT, BERT, Llama) und modernen NLP-Technologien
• Erfahrung oder Interesse an Retrieval-Techniken und Wissensmanagement (RAG, Vektor-Datenbanken)
• Analytisches Denkvermögen, Kreativität, Teamfähigkeit, Engagement und Kommunikationsstärke
• Interesse an Anwendungen im Bereich Landwirtschaft und technischer Innovationen

Rund ums Praktikum/CLAAS INSIDE Programm:

Praktikum/Abschlussarbeit:
• Die regelmäßige Wochenarbeitszeit im Praktikum beträgt 35 StundenDie regelmäßige Wochenarbeitszeit im Praktikum beträgt 35 Stunden
• Die Praktikumsdauer beträgt 3 - 6 Monate. Bitte nennen Sie Ihren möglichen Einsatzzeitraum in Ihrem Anschreiben
• Die Arbeit aus dem Homeoffice ist nach Absprache möglich
• Möglichkeit zum Schreiben einer Abschlussarbeit in Kooperation mit CLAAS
• Teilnahme an der regelmäßigen Veranstaltung "CLAAS StudentTalk" zum Netzwerken mit Studierenden und Beschäftigten

CLAAS INSIDE Programm:
• Praktikum in Form einer Werksstudierendentätigkeit
• Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt ca. 20 Stunden
• Die Arbeitszeit kann individuell gemäß des Studienplans vereinbart werden.
• Flexible Einsatzdauer während des Studiums
• Mobiles Arbeiten aus dem Home Office ist gelegentlich möglich
• In unserer regelmäßigen Veranstaltung "CLAAS StudentTalk" können Sie mit anderen Studierenden sowie CLAAS Mitarbeitenden netzwerken.

Ihre Vorteile:
• Wir sind ein internationales Familienunternehmen in einem innovativen und zukunftsweisenden Arbeitsumfeld und mit hochmodernen Produkten.
• Es erwartet Sie eine sinnstiftende und eigenverantwortliche Arbeit
• Offene und hilfsbereite Kolleginnen und Kollegen, die sich schon darauf freuen, Sie kennenzulernen. Denn Teamgeist ist für uns von großer Bedeutung.
• Zugang zu unserem Talentbindungsprogramm "CLAAS Next Generation" mit Vorteilen auch nach der Praktikumsphase.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Bitte fügen Sie folgende Bewerbungsunterlagen hinzu:
• Anschreiben
• Lebenslauf
• Relevante Arbeitszeugnisse
• Aktuelle Leistungsübersicht

Ihr Kontakt in unserem CLAAS Recruiting Team

Marie Katscher

CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH

(+49) 52471280428

Hier können Sie spannende Einblicke in die internationale Arbeitswelt unseres Familienunternehmens gewinnen:
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