Praktikum: Aufbau des Frameworks für skalierbare Intelligenz

Beschreibung
KI-Projekte vom Proof-of-Concept bis zur Produktion zu bringen, ist eine komplexe Reise. Sie umfasst das Management von Experimenten, die Sicherstellung der Reproduzierbarkeit und die Bereitstellung robuster Pipelines. Mit GenAI verschieben sich die Herausforderungen, da Prompt-Management, Bewertung nicht-deterministischer Ausgaben, Dokumentenvorbereitung und Versionierung zu zentralen Anliegen werden.
Tatsächlich erfordert die Operationalisierung von KI- und GenAI-Projekten mehr als nur gute Modelle; es verlangt robuste Werkzeuge und Prozesse.
In diesem Praktikum übernimmst du die Herausforderung, eine interne X-Ops-Plattform zu entwerfen und bereitzustellen, die die operativen Bedürfnisse von KI-, ML- und GenAI-Projekten unterstützt. Dein erster Schritt wird sein, die derzeit auf dem Markt verfügbaren Werkzeuge zu erkunden und zu vergleichen, um diejenigen zu identifizieren, die am besten zu unserer Umgebung passen. Von dort aus baust du eine Plattform auf, die wiederverwendbare Skripte und Komponenten enthält, um die Integration in Kundenprojekte zu erleichtern. 
Um die Praktikabilität und Effektivität der Plattform zu fördern, wirst du umfassende Richtlinien und Vorlagen für deren Anwendung erstellen und diese in einem bestehenden Projekt implementieren, um deine Methodik zu validieren. Du arbeitest mit KI-, ML- und Dateningenieuren bei ELCA zusammen, indem du sie interviewst, um ihre Arbeitsabläufe kennenzulernen und deine Empfehlungen zu informieren.
Dieses Praktikum bietet eine praktische Gelegenheit, diese Herausforderungen anzugehen, indem du eine einheitliche X-Ops-Plattform aufbaust, die sowohl ML- als auch GenAI-Workflows unterstützt. Du wirst Lösungen für Themen wie automatische LLM/RAG-Bewertung, A/B-Tests und Prompt-Lifecycle-Management erforschen und dabei die Kompatibilität mit Modellbereitstellung und Produktionsumgebungen sicherstellen. Deine Arbeit wird direkt verbessern, wie wir KI-Lösungen experimentieren, validieren und skalieren, und einen nachhaltigen Einfluss auf zukünftige Projekte bei ELCA haben.
Dies ist sowohl eine Bildungs- als auch eine berufliche Entwicklungsmöglichkeit in einem sich schnell entwickelnden technologischen Umfeld.

Ziele
•    Bewertung und Vergleich bestehender ML/AI/GenAI-Ops-Tools auf dem Markt.
•    Entwurf und Bereitstellung einer internen X-Ops-Plattform, einschließlich wiederverwendbarer Skripte für die einfache Integration in Kundenprojekte.
•    Definition von Best Practices durch Vorschlag von Richtlinien und Vorlagen für die effektive Nutzung der Plattform. 
•    Kontinuierliche Integration von Feedback erfahrener Kollegen.
•    Validierung deines Ansatzes durch Anwendung auf ein konkretes Projekt.

Unser Angebot
•    Ein dynamisches Arbeits- und Kollaborationsumfeld mit einem hochmotivierten multikulturellen und internationalen Standortteam
•    Die Chance, das Leben der Menschen durch den Aufbau innovativer Lösungen zu verbessern
•    Verschiedene interne Coding-Events (Hackathon, Brownbags), siehe unseren technischen Blog
•    Monatliche After-Work-Veranstaltungen an den Standorten

Erforderliche Fähigkeiten
•    Programmierung: Solide Grundlagen in Python und Skripting, Vertrautheit mit ML-Frameworks (z. B. Pytorch, Tensorflow, transformers, …)
•    Verständnis von KI/ML-Workflows: Vertrautheit mit der Struktur von KI- und ML-Projekten und starkes Interesse an MLOps-Prinzipien.
•    Werkzeugkenntnis: Interesse an der Erkundung von Tools wie MLflow, Databricks, LangGraph und mehr.
•    Grundlagen der Softwareentwicklung: Grundkenntnisse in Git, modularer Codegestaltung, CI/CD und Dokumentationspraktiken.
•    Kommunikation & Zusammenarbeit: Fähigkeit, mit technischen Teams zu arbeiten, Interviews zu führen und Feedback zu synthetisieren.
•    Neugier & Problemlösung: Lernbereitschaft, Experimentierfreude und Vorschlag praktischer Lösungen für reale Herausforderungen.
 

Dieses Praktikum beginnt im Februar 2026. 

Bewerbungen müssen Ihre aktuellsten akademischen Zeugnisse (Noten) enthalten; Bewerbungen ohne Zeugnisse werden nicht berücksichtigt.