Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA)

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About this role

Unternehmensbeschreibung

Ergänzen Sie Ihr Studium um die praktische Komponente, wachsen Sie an spannenden Aufgaben und wenden Sie Erlerntes an. Wir sind die KOSTAL-Gruppe, ein weltweit agierendes, unabhängiges Familienunternehmen mit Stammsitz in Deutschland, das technologisch anspruchsvolle elektronische und mechatronische Produkte entwickelt und produziert. An 53 Standorten in 21 Ländern arbeiten mehr als 20.000 Mitarbeiter flexibel, kompetent und kundennah. Der Geschäftsbereich KOSTAL Automobil Elektrik entwickelt und produziert Leistungselektronik für die Elektromobilität, Steuergeräte für Komfortelektroniken, sowie Benutzerschnittstellen vom Blinker-Schalter bis zum Touch-Display.

Stellenbeschreibung

  • Unterstützung beim Aufbau und der Pflege von MLOps-Infrastruktur in der Vorentwicklung (z. B. CI/CD-Pipelines, Model Deployment)
  • Integration und Automatisierung bestehender Tools (Bitbucket, DVC, MLflow, Podman, Jenkins) zur Unterstützung datengetriebener Entwicklungsprozesse
  • Pflege und Weiterentwicklung von In-House-Tools zur Daten- und Modellverwaltung
  • Unterstützung bei der Containerisierung und dem Testen von ML-Modellen
  • Dokumentation und Versionsverwaltung von Experimenten und Modellartefakten

Qualifikationen

  • Eingeschriebene/r Student/-in an einer Universität/ FH im Bereich Informatik, Data Science, Elektrotechnik oder vergleichbarer Fachrichtungen
  • Gute Kenntnisse in Python, Linux Systemen sowie erste Erfahrung mit GIT
  • Interesse oder Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: ML-Pipelines, DevOps, Containerisierung (Docker/Podman), CI/CD (Jenkins)
  • Erste Berührung mit ML-Frameworks (z. B. scikit-learn, PyTorch) sowie mit Tools wie MLflow, DVC oder ähnlichen von Vorteil
  • Sprachkenntnisse: Deutsch, Englisch (Fließend)
  • Mindestverfügbarkeit von einem Jahr

Zusätzliche Informationen

  • Werteorientierte Arbeitskultur - Wir sind bodenständig, wertschätzend, begeisternd und innovativ
  • Attraktive Vertragsbedingungen - 15€ / Stunde für alle Werkstudentenstellen
  • Hohe Flexibilität - Viel persönlicher Spielraum bei der Arbeitszeitgestaltung
  • Persönliche Weiterentwicklung - Individuelle Einarbeitung und Karriereperspektiven für eine langfristige Zusammenarbeit
  • Spannende Extras - Moderne Betriebsrestaurants und zahlreiche Corporate Benefits
  • Gelebte Nachhaltigkeit - Verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Entwicklung effizienter Lösungen für Antriebstechnik, E-Mobilität, Ladetechnik und Photovoltaik

 

Weitere Informationen zu diesem Stellenangebot gibt Ihnen gerne Esra Demiroglu unter +49 2351 16 1668. Wir freuen uns über Ihr Interesse und auf Ihre Bewerbung.

Frequently Asked Questions

Is the salary disclosed for the Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) position at kostalgroup?
The salary for this Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) role at kostalgroup is not publicly listed. Click "Apply Now" to learn more about the compensation package on their official careers page.
Where is the Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) position at kostalgroup located?
This Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) role at kostalgroup is based in Dortmund, Dortmund, NRW, Germany, NRW, de. The position is listed as on-site or hybrid. Check the full job description or apply directly to confirm the work arrangement.
Is the Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) role at kostalgroup full-time or part-time?
This is listed as a Part time position. It is posted as a Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) role in the R&D department at kostalgroup.
Which team or department does the Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) at kostalgroup belong to?
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How do I apply for the Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) position at kostalgroup?
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This Werkstudent für Machine Learning Operations (m/w/d/kA) position at kostalgroup was posted on Dec 11, 2025. Apply as soon as possible — early applications are often reviewed first.
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