Die e:fs TechHub GmbH ist strategischer Partner für die Entwicklung überlegener Zukunftstechnologien und Softwarelösungen im Bereich der Mobilität und darüber hinaus. Wir vereinen höchste Qualität und Innovationskraft mit positiver Energie und Zusammenarbeit auf Augenhöhe.





Werkstudent / Praktikant (m/w/d) Software- und Algorithmenentwicklung
Referenznummer: EFS-GKD-20260316 / Werkstudent /

Als Werkstudent (m/w/d) unterstützt du unser Team bei der Entwicklung innovativer Methoden zur kausalen Inferenz. Gemeinsam arbeiten wir an einem modernen, cloudbasierten Tool zur Analyse komplexer Zusammenhänge in Daten. Dabei arbeitest du eng mit unserem Entwicklungsteam zusammen und erhältst Einblicke in aktuelle Forschung sowie praktische Anwendungen im Bereich autonomer Systeme.


Das sind deine Aufgaben:
  • Weiterentwicklung und Benchmarking von State-of-the-Art-Algorithmen der kausalen Inferenz
  • Evaluation der Methoden in einem realen Projekt im Bereich autonomer Systeme
  • Integration der entwickelten bzw. evaluierten Verfahren in unser cloudbasiertes SaaS-Tool
  • Analyse, Visualisierung und Interpretation von Daten sowie Präsentation der Ergebnisse im Team

Das bieten wir dir:
  • Intensive Betreuung durch motivierte und erfahrene Kollegen im Projekt zur kausalen Inferenz
  • Individuelle Einarbeitung – wir gehen auf deine Vorkenntnisse und Interessen ein
  • Flexible Arbeitsgestaltung mit der Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten
Das erwarten wir von dir:
  • Laufendes Studium der Informatik, Elektrotechnik, Physik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Gute Programmierkenntnisse in Python, idealerweise mit wissenschaftlichen Bibliotheken wie NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-Learn oder PyTorch
  • Analytisches Denkvermögen, Interesse an datengetriebenen Methoden und eine selbstständige sowie strukturierte Arbeitsweise
  • Fähigkeit, Daten zu visualisieren und Ergebnisse verständlich zu präsentieren
  • Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung und sehr gute Deutschkenntnisse

Karrierelevel
/ Studenten
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