Das Unternehmen sucht eine engagierte Werkstudent:in im Bereich AI Quality Engineering, um eine standardisierte Testing-Umgebung für innovative AI-Lösungen zu entwickeln. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit dem Engineering- und Product-Team zusammen und werden dabei vom AI Engineering Lead unterstützt. Zu Ihren Hauptaufgaben gehört der Aufbau und die Pflege der Testumgebung für AI-Agenten, wobei Sie Technologien wie PyTest und OpenTelemetry nutzen. Sie werden realistische Beispiel-Unternehmen in der Datenbank (PostgreSQL) anlegen, die echte Kundensituationen widerspiegeln und belastbare Testszenarien ermöglichen. Zudem sind Sie verantwortlich für die Qualitätssicherung, indem Sie gewünschtes und ungewünschtes Systemverhalten der AI-Agenten (LangGraph / LangChain) und der RAG-Pipeline (Weaviate) systematisch aufdecken. Ein weiterer wichtiger Aspekt Ihrer Arbeit wird der Aufbau einer Evaluation Suite sein, in der Sie das erwartete Systemverhalten gemeinsam mit dem Product-Team definieren und in automatisierte Tests umsetzen. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, aktiv zur Produktqualität beizutragen und in einem internationalen Umfeld zu lernen, das von Eigenverantwortung und einem AI-First-Mindset geprägt ist. Die Arbeitszeit beträgt 20 Stunden pro Woche und kann flexibel gestaltet werden, was Ihnen die Freiheit gibt, Ihre Studienverpflichtungen zu berücksichtigen.

Für diese Position bringen Sie ein laufendes Studium in einem relevanten Bereich wie AI/ML, Informatik oder Kognitionswissenschaften mit. Sie sollten grundlegende Programmierkenntnisse besitzen und in der Lage sein, Code zu lesen und zu verstehen. Ein Grundverständnis von generativer KI, einschließlich LLMs und deren typischen Stärken und Schwächen, ist unerlässlich. Zudem sind strukturiertes und analytisches Denken sowie sehr gute Englischkenntnisse erforderlich; gute Deutschkenntnisse sind von Vorteil. Idealerweise haben Sie erste Erfahrungen mit Python und/oder Testing-Frameworks gesammelt und zeigen Interesse an oder Erfahrung mit RAG-Systemen, Prompt Engineering oder LLM-Evaluation. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und eine proaktive Arbeitsweise runden Ihr Profil ab.