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Zudem hast du dich bereits intensiv mit \nLarge Language Modellen (LLMs)\n und Methoden des \nDeep Learning\n beschäftigt \n\n\n\n\n\n\nDie \nZusammenarbeit in interdisziplinären Teams\n bereitet dir Freude, dort bringst du \neigene Ideen sowie Lösungsansätze\n aktiv ein \n\n\n\n\n\n\nDu arbeitest \nzuverlässig, strukturiert und eigenverantwortlich\n und gehst \noffen\n auf unterschiedliche Ansprechpartner:innen zu \n\n\n\n\n\n\nDein hohes \nEngagement\n sowie deine ausgeprägte \nKommunikationsstärke\n helfen dir dabei, \nThemen verständlich zu vermitteln\n und \ngemeinsam Lösungen zu entwickeln\n \n\n\n\n\n\n\nSehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift\n (mindestens C1-Niveau) runden dein Profil ab \n\n\n\n\n\n\nDu kannst uns \n15 Stunden pro Woche\n sowie an \nzwei Tagen vor Ort\n unterstützen",{"@type":19,"name":9},"Organization","2026-08-21","2027-08-21",[23,34],{"@type":24,"address":25,"geo":30},"Place",{"@type":26,"addressLocality":27,"addressCountry":28,"addressRegion":29},"PostalAddress","München","DE","Bayern",{"@type":31,"latitude":32,"longitude":33},"GeoCoordinates",48.1772208,11.529671,{"@type":24,"address":35,"geo":36},{"@type":26,"addressLocality":27,"addressCountry":28,"addressRegion":29},{"@type":31,"latitude":32,"longitude":33},"HYBRID",[39],"STUDENT",[41],"Health Insurance",[43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60],"Python","Microsoft 365","Large Language Models (LLMs)","Deep Learning","Teamwork","Communication","Reliability","Structured Work Approach","Self-responsibility","Openness","Engagement","Idea Contribution","Data Science","Machine Learning","Artificial Intelligence","Quantitative Methods","Test Data Preparation","AI Evaluation and Testing",{"@type":62,"currency":63,"value":64},"MonetaryAmount","EUR",{"@type":65,"minValue":66,"maxValue":67,"unitText":68},"QuantitativeValue",15000,20000,"YEAR",[32,32],[33,33],"student",[73],"PART_TIME",[73],"hybrid","estimated",[],[],"health insurance",[81],"arag, münchen, de",[83],"Hanauer Str. 30, 80992 München-Moosach, Deutschland",[85],"Hanauer Straße 30",[27],[88],"80992",[90],"Deutschland",[28],"Stellen ID: HR_DUS02054\n\\n\\n\\nDas erwartet dich\\n\\n\n\n\nDu erhältst spannende \nEinblicke in zentrale Bereiche\n der privaten Krankenversicherung und arbeitest direkt an \naktuellen KI-Projekten\n mit \n\n\n\n\n\n\nGemeinsam mit dem Team entwickelst und optimierst du \nKI-Evaluations- und Testverfahren\n \n\n\n\n\n\n\nDu bereitest \nTestdaten\n auf und arbeitest gemeinsam mit den Fachbereichen an der \nBewertung\n und kontinuierlichen \nOptimierung KI-basierter Use Cases\n \n\n\n\n\n\n\nAn der \nEntwicklung von Anwendungen und Prototypen\n im Bereich \nData Science, Machine Learning\n und \nKünstliche Intelligenz\n wirkst du aktiv mit \n\n\n\\n\\n\\nDas bringst du mit\\n\\n\n\n\nDu befindest dich im \nfortgeschrittenen Studium mit Schwerpunkt in quantitativen Methoden\n in den Bereichen Informatik, Mathematik, Statistik oder Data Science oder einem vergleichbaren Studienschwerpunkt \n\n\n\n\n\n\nDu verfügst über \ngute Programmierkenntnisse,\n idealerweise in \nPython\n, und bist sicher im Umgang mit \nMicrosoft 365\n. 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