[Hiring] Working Student in Machine Learning - Focus on Sustainability @pacemaker.ai

Role Description

Du begeisterst dich für Machine Learning, Software Engineering und den Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungsfälle? Dann werde Teil unseres Teams der Sustainability Management Platform und unterstütze uns dabei, Sustainability Manager mit modernen ML- und LLM-basierten Systemen in ihrem Arbeitsalltag zu entlasten. Du wirkst am Aufbau von KI-Komponenten, Datenpipelines und Modellierungslogiken mit, die unseren Kunden dabei helfen, fundierte und nachhaltige Entscheidungen zu treffen.

Responsibilities

• Unterstützung der Entwicklung unserer KI-Systeme (u. a. LLM-basierte Ansätze, Embeddings und Retrieval-Methoden), um Carbon Footprints und weitere Nachhaltigkeitskennzahlen präzise zu berechnen.
• Entwicklung und Optimierung von Python-Code für Datenpipelines, die unsere Emissionsfaktor-Datenbank in bestehende Systeme integrieren.
• Arbeit mit SQL, um Daten zu analysieren, zu validieren und für den Einsatz in Machine-Learning-Modellen aufzubereiten.
• Unterstützung bei der Datenmodellierung sowie der Automatisierung von Bilanzierungsmethoden und Sicherstellung, dass diese den aktuellen Standards entsprechen.
• Unterstützung unserer Product Owner und des Machine-Learning-Teams bei kundenspezifischen Recherchen, Prototypen und Modellierungsaufgaben.

Qualifications

• Aktuell in einem Bachelor- oder Masterstudium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder eines vergleichbaren Studiengangs eingeschrieben mit mindestens einem Jahr Studienzeit vor dir.
• Gute Python-Kenntnisse und ein solides Verständnis der Grundlagen des Machine Learnings (z. B. Modelltraining, Evaluation und gängige Algorithmen).
• Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) oder eigenen Projekten (z. B. mit Prompting, RAG-Systemen oder Embeddings).
• Gute SQL-Kenntnisse für Datenanalysen und ETL-Prozesse.
• Interesse an Nachhaltigkeitsthemen; erste Erfahrungen im CO₂-Accounting oder mit Emissionsfaktor-Datenbanken sind von Vorteil, aber kein Muss.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Verfügbarkeit an 2–3 Tagen pro Woche.
• Begeisterung für die Position, auch wenn nur 80 % der Anforderungen erfüllt sind.

Benefits

• Remote-First-Culture: Freiheit, von überall in Deutschland zu arbeiten, und 20 Tage im Jahr aus dem EU-Ausland.
• Offices: Möglichkeit, in unserem Büro in Münster zu arbeiten, sowie Meetings in München, Berlin, Düsseldorf und Hamburg.
• Flexible Arbeitszeiten: Gestaltung des Arbeitstags nach eigenen Bedürfnissen ohne feste Kernarbeitszeiten.
• Team Days: Förderung des Austauschs abseits des Alltags und Stärkung der Unternehmenskultur.
• Ausstattung: Leistungsstarkes MacBook für optimale Unterstützung in der täglichen Arbeit.
• Weiterbildung: Uneingeschränkter Zugriff auf Weiterbildungen in deinem Fachbereich über Udemy-Pro.
• Weitere Benefits: Altersvorsorge von thyssenkrupp, Fahrrad Leasing, Corporate Benefits und viele weitere Extras.