Praktikum im Software Engineering: KI-Agenten und Backend-Infrastruktur – 2027

🔥 vor 2 Minuten

🌐 Deutschland, Frankreich, +1 weitere Länder – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇫🇷 Frankreich – Remote 🇳🇱 Niederlande – Remote

⏰ Vollzeit

⚪️ Einsteiger

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

🚫👨‍🎓 Kein Abschluss erforderlich

👻 Geisterscore 11%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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NVIDIA

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🏥 Gesundheitswesen

🏭 Fertigung

🤖 Künstliche Intelligenz

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA ist ein führendes Technologieunternehmen mit Spezialisierung auf beschleunigtes Computing und Künstliche Intelligenz (AI). NVIDIA treibt Fortschritte bei Grafikprozessoren (GPUs), Cloud Computing, Rechenzentren und Virtual Reality voran und fokussiert dabei Branchen wie Gaming, Automotive, Gesundheitswesen und Robotik. Innovationen des Unternehmens wie NVIDIA Omniverse transformieren traditionelle digitale Prozesse, indem sie hochrealistische Simulationen und Rendering-Aufgaben ermöglichen. Die Anwendungen erstrecken sich über zahlreiche Branchen – von autonomen Fahrzeugen mit NVIDIA DRIVE über Gesundheitslösungen mit NVIDIA Clara bis hin zu AI-gestützten Analysen und Workflows.

Beschreibung

• Zusammenarbeit mit erfahrenen Softwareentwicklerinnen und Softwareentwicklern beim Entwerfen, Entwickeln und Optimieren von Backend-Services und APIs für interne Plattformen, auf denen automatisierte Workflows in großem Maßstab ausgeführt werden • Entwicklung von KI-Agenten und agentenbasierten Workflows, die LLMs mit Tools und internen Services verbinden, sowie Integration dieser Lösungen in Produktivsysteme • Unterstützung dabei, Agenten durch Zugriffskontrollen, Guardrails und Qualitätsbewertungen zuverlässig und sicher für den Produktivbetrieb zu machen • Unterstützung beim Aufbau von Datenpipelines und bei der Orchestrierung von GPU-Jobs zur Generierung synthetischer Daten und zur Modellbewertung in großem Maßstab • Implementierung und Verbesserung der Observability, einschließlich Tracing, Metriken und Logging, für verteilte Services und Agenten • Teilnahme an Code-Reviews, Tests und der Fehlersuche sowie Anwendung bewährter Software-Engineering-Praktiken in einer Produktivumgebung • Austausch mit internen Nutzerinnen und Nutzern, schnelle Erstellung von Prototypen, Einholen von Feedback und iterative Weiterentwicklung

🎯 Anforderungen

• Derzeitiges Bachelor- oder Masterstudium der Informatik, eines Ingenieurstudiengangs oder eines vergleichbaren Fachs • Fundierte Programmierkenntnisse in mindestens einer der folgenden Sprachen: Go (bevorzugt), Python oder C# • Solides Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen • Grundkenntnisse in Softwareentwurfsmustern und Konzepten des API-Designs • Praktische Erfahrung in der Entwicklung mit LLMs, beispielsweise durch ein Projekt, einen Prototypen oder Lehrveranstaltungen mit Nutzung von LLM-APIs • Vertrautheit mit Versionskontrollsystemen (Git) • Verständnis von Datenbankkonzepten und SQL • Ausgeprägte Problemlösungskompetenz und Bereitschaft, neue Technologien zu erlernen • Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv in einem Team zu arbeiten • Erfahrung in der Entwicklung von KI-Agenten oder LLM-basierten Anwendungen, beispielsweise mit Tool- bzw. Function-Calling, MCP, RAG oder Agent-Frameworks (z. B. LangGraph, NVIDIA NeMo Agent Toolkit) • Erfahrung mit Konzepten verteilter Systeme (REST-APIs, Microservices-Architektur) und Containerisierung (Docker) • Kenntnisse von Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure), GPU-Workloads und Infrastrukturautomatisierung • Vertrautheit mit CI/CD-Pipelines, DevOps-Praktiken, Observability-Tools (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) und Orchestrierungsplattformen (Kubernetes) • Erfahrung mit Datenbanktechnologien (MySQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch)

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Großzügiges Leistungspaket