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EnBW Energie Baden-Württemberg AG

Energiewirtschaft

Karlsruhe

  • Art der Beschäftigung: Studierende
  • Hybrid

Werkstudent GenAI Architektur (w/m/d) - remote möglich

Über diesen Job

Werkstudent GenAI Architektur (w/m/d) - remote möglich
Gesellschaft:
EnBW Energie Baden-Württemberg AG
Ort:
Karlsruhe
Referenznummer:
X F-EAH W 02386920
Vollzeit/Teilzeit:
Teilzeit
Über das Unternehmen

Wir suchen Menschen, die an die positive Kraft von Energie glauben und an ihre eigene Stärke, Dinge voranzubringen. Die wissen, wie wichtig Energie und Infrastruktur sind und wie groß die Möglichkeiten, mit ihnen Zukunft für alle zu gestalten. Denn wir sind genauso: Ein großes, tatkräftiges Unternehmen, das die Tür weit aufmacht für Menschen, die mit uns gemeinsam aus Ideen echte Veränderungen machen.

Unser Angebot
  • Spannende und anspruchsvolle Aufgaben eröffnen vielfältige Perspektiven zur persönlichen Entwicklung
  • Kollegiale Zusammenarbeit im Team und moderne Arbeitsplätze zeichnen uns aus
  • Vielfältige Events bieten Austausch- und Netzwerkoptionen für unsere Studierenden im Rahmen des Studi-Energy-Programms
  • Flexible Arbeitszeitmodelle ermöglichen die Vereinbarkeit von Job und Studium
  • Attraktive Vergütungen eröffnen Möglichkeiten: 2.289,00 € mtl. brutto bei allen Praktika und Abschlussarbeiten und ab 16,- € je Stunde brutto bei Werkstudierendentätigkeiten im Bachelorstudium bzw. ab 18,- € brutto im Masterstudium
Vielfältige Aufgaben
  • Unterstützung bei der Konzeption und dem Design von GenAI-Architekturen gehören zu deinem Aufgabengebiet; zudem entwickelst du passende RAG‑Pipelines, Agenten‑Frameworks und Orchestrierungen
  • Du wirkst beim Aufbau und der Konfiguration von AI‑Services in Microsoft Azure mit – darunter Azure OpenAI, AI Search, Azure Functions und Cosmos DB
  • Test-Szenarien für AI‑Agents und ‑Workflows planst und führst du durch, inklusive Prompt‑Tests, End‑to‑End‑Tests und Evaluierungen
  • Du entwickelst Prototypen neuer Capabilities und setzt Proof‑of‑Concepts um
  • Dokumentation zentraler Architekturentscheidungen sowie technischer Spezifikationen gehört ebenso zu deinem Aufgabenbereich
Überzeugendes Profil
  • Du bist eingeschriebene*r Student*in in Fachrichtung Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbares
  • Du bringst erste Erfahrungen mit Cloud-Plattformen mit, idealerweise Microsoft Azure
  • Praktische Erfahrung mit LLM-Frameworks und -Tooling wie LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel oder Promptflow zeichnen dich aus
  • Du verfügst über Grundkenntnisse in Python und/oder TypeScript
  • Interesse an Generative AI, Large Language Models und modernen AI-Architekturen treibt dich an
  • Eine strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise zeichnet dich aus
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden dein Profil ab
Über den Bereich

Es ist der Blick nach vorn, der dich antreibt. Die Möglichkeit, etwas zu bewegen, gemeinsam mit anderen kreativ zu werden, neue Wege zu gehen und dabei richtig viel Spaß zu haben. Bei uns ist genau diese Haltung gefragt. Dafür brauchen wir Mitarbeiter, die ihre Freiräume verantwortungsvoll gestalten – ideenreich und voller Energie. Fachlich routiniert und zugleich neugierig auf den nächsten Schritt, die nächste Herausforderung, die nächste Innovation.


Neue Ideen testest du sofort und lernen daraus? Karriere bedeutet für dich, in einem engagierten Team spannende Themen zu bearbeiten und mitzuentscheiden? Dann bist du bei uns richtig. Denn bei uns arbeiten du in agilen, interdisziplinären Teams, trägst die Verantwortung für dein Tun und gestaltest deine Freiräume selbst.

Kontakt

Unser Recruitingteam stellt neben der EnBW für weitere Konzerngesellschaften ein. Bei Fragen steht Celine Martin | celine.martin@netze-bw.de gerne zur Verfügung.

Alle Menschen sind bei uns willkommen, egal welchen Geschlechts, Alters, sexueller Identität, Herkunft, Religion, Weltanschauung, mit oder ohne Behinderung.

Unternehmens-Details

company logo

EnBW Energie Baden-Württemberg AG

Energiewirtschaft

10.001 oder mehr Mitarbeitende

Karlsruhe, Deutschland

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