Deine Aufgaben Du unterstützt die Entwicklung KI‑gestützter Tools zur Analyse von Roboter‑Logs, Telemetrie‑ und Dashboard‑Daten, um Incidents und Performance‑Verschlechterungen frühzeitig zu erkennen.
Du prototypisierst und verbesserst Workflows für Troubleshooting‑Support, einschließlich semantischer Suche, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) und Anomalieerkennung.
Du arbeitest mit bestehenden Datenquellen wie Jira‑Tickets, Logs, Looker‑Dashboards und BigQuery‑basierten Metriken, um die Datenqualität zu bewerten und umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten.
Du analysierst Ergebnisse, vergleichst verschiedene Ansätze und hilfst dabei, vielversprechende Prototypen in praxisnahe Tools für Engineering‑ und kundennahe Teams zu überführen.
Du arbeitest eng mit Engineering‑ und Product‑Teams zusammen, definierst Experimente, validierst deren Nutzen und treibst eigenständig deine Aufgaben und Teilprojekte voran.
Dein Profil Du studierst aktuell im Bachelor‑ oder Masterstudium Informatik, Data Science, Robotik, Software Engineering oder ein vergleichbares Fach.
Du verfügst über sehr gute Programmierkenntnisse in Python; solide allgemeine Software‑Engineering‑Kenntnisse werden erwartet.
Du hast Interesse an angewandter KI, Datenanalyse und praktischer Problemlösung in einem realen Produkt‑ und Operations‑Umfeld.
Du bringst ein grundlegendes Verständnis von Machine‑Learning‑, Datenverarbeitungs‑ oder Information‑Retrieval‑Konzepten mit.
Du arbeitest strukturiert und hast Freude daran, mit „unordentlichen“ Real‑World‑Daten sowie iterativen Experimenten zu arbeiten.
Du sprichst fließend Englisch; Deutschkenntnisse sind ein Plus.
Du lebst in München oder Umgebung, da die Arbeit in Präsenz ausgeführt wird (Homeoffice möglich).
Nice to have: Du hast Erfahrung mit Daten‑ und KI‑Tooling wie SQL, BigQuery, pandas, Notebooks, Log‑Analyse, Monitoring, Anomalieerkennung oder LLM‑basierten Ansätzen wie RAG und Embeddings.
Du kennst operative und produktnahe Support‑Umgebungen, hast idealer.