Unternehmensbeschreibung
Buderus unterhält ein Spezial-Großhandelsnetz für Heizungs- und Installationstechnik mit über 50 Niederlassungen in Deutschland. Als starke und erfolgreiche Marke der Bosch Home Comfort Group, einem Unternehmen der Bosch-Gruppe, stehen wir für fortschrittliche, professionelle Heizungstechnologie und verlässlichen Service für ein perfektes Wohlfühlklima - und das seit mehr als 275 Jahren.
Die Bosch Home Comfort Group freut sich auf Ihre Bewerbung!
Stellenbeschreibung
Während Ihres Einsatzes sammeln, strukturieren und bereiten Sie technische Wissensquellen wie technische Dokumente, Spezifikationen, Testberichte und strukturierte Datensätze auf.
Sie evaluieren geeignete Databricks-native und Open-Source-Tools (z. B. RAG, Text-to-SQL, KI-Agenten, Vector Search, Genie) für unterschiedliche Arten technischer Inhalte.
Darauf aufbauend konzipieren und implementieren Sie Natural-Language-Workflows auf Databricks, die es Hardware-Ingenieur:innen ermöglichen, sowohl Dokumente als auch strukturierte Daten abzufragen.
Um verlässliche, quellengestützte Antworten zu liefern, wenden Sie Prompt- und Context-Engineering an und stellen Ergebnisqualität sowie Nachvollziehbarkeit sicher (z. B. Zitate, Evaluation, Guardrails).
Zusätzlich arbeiten Sie eng mit Hardware-Ingenieur:innen zusammen, um Use Cases zu verstehen und die Lösung iterativ zu verbessern.
Abschließend kommunizieren Sie Fortschritte und Erkenntnisse mittels Visualisierungen, kurzen Präsentationen und technischer Dokumentation.
Qualifikationen
Ausbildung: Masterstudium im Bereich Data Science, Künstliche Intelligenz, Informatik, Informationssysteme, Ingenieurwesen oder einem vergleichbaren quantitativen oder technischen Fachgebiet mit guten Noten
Erfahrungen und Kenntnisse: Praktische Kenntnisse zu Large Language Models und Generative-AI-Konzepten wie RAG, Embeddings, Vektordatenbanken, Prompt- und Context-Engineering oder AI Agents
Erfahrungen und Kenntnisse: Sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python und SQL
Erfahrungen und Kenntnisse: Ingenieurwissenschaftlicher Hintergrund von Vorteil
Erfahrungen und Kenntnisse: Erfahrung mit Databricks (z. B. Vector Search, Genie, Mosaic AI Agent Framework, MLflow), LangChain, LlamaIndex oder anderen Generative-AI-Frameworks von Vorteil
Erfahrungen und Kenntnisse: Verständnis der Wärmepumpentechnologie und ihrer Funktions- und Betriebsprinzipien von Vorteil
Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind neugierig und eigenmotiviert, bringen eine strukturierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten mit, um mit Ingenieur:innen unterschiedlicher Fachrichtungen zusammenzuarbeiten, deren Anforderungen zu verstehen und diese in technische Lösungen zu übersetzen
Arbeitsroutine: Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, in einem hybriden Setup mit regelmäßiger Präsenz vor Ort zu arbeiten
Begeisterung: Sie begeistern sich dafür, KI und Hardware-Engineering zu verbinden und komplexes technisches Wissen durch natürliche Sprache leicht zugänglich zu machen
Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse
Zusätzliche Informationen
Start: gemäß vorheriger Vereinbarung Dauer: 6 Monate Voraussetzung für dieses Praktikum ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), Ihre Immatrikulationsbescheinigung, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
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Linnan Du (Fachbereich) +49 7153 306 8232 Work
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#LI-DNI
Summary
Build natural-language workflows on Databricks so hardware engineers can query technical documents and structured data, using RAG, vector search and prompt engineering with cited, evaluated answers. Requires a master's degree in data science, AI, computer science or engineering, practical LLM and RAG knowledge, and very good Python and SQL.
Responsibilities
Collect, structure and prepare technical knowledge sources; evaluate Databricks-native and open-source tools; design and implement natural-language workflows on Databricks; apply prompt and context engineering for cited, evaluated answers; iterate with hardware engineers; communicate progress via visualizations, presentations and documentation
Qualifications
Master's in data science, AI, computer science, information systems or engineering with good grades; practical knowledge of LLMs and GenAI concepts; very good Python and SQL; very good English; curiosity, self-motivation, structured work, strong communication
Education requirements
Master's degree in data science, artificial intelligence, computer science, information systems, engineering or a comparable quantitative or technical field, with good grades
Experience requirements
Practical knowledge of LLMs and GenAI concepts (RAG, embeddings, vector databases, prompt and context engineering, AI agents); very good programming skills in Python and SQL
How to apply
CV, transcript of records, proof of enrollment, examination regulations and, if applicable, a valid work and residence permit