Praktikum Data & AI - Agentic AI & Agentic SDLC Jobs

Praktikum Data & AI - Agentic AI & Agentic SDLC

Volkswagen AG

Standort:
Germany , Wolfsburg

Kategorie:
IT-Softwareentwicklung

Vertragstyp:
Nicht angegeben

Gehalt:

Nicht angegeben

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Jobbeschreibung:

Agentic AI entwickelt sich rasant und wir wollen die nächste Generation von AI‑Systemen in der Konzern IT der Volkswagen AG aktiv mitgestalten. Statt klassischer Chatbots arbeiten Sie mit Agenten, die selbstständig planen, Tools nutzen, mit anderen Agenten interagieren und komplexe Aufgaben in reproduzierbare Schritte zerlegen. Unser Schwerpunkt liegt darauf, ein Agentic Operating Model sowie einen Agentic Software Development Lifecycle (ADLC) zu entwickeln, der robuste, nachvollziehbare und souveräne agentenbasierte Systeme ermöglicht. Dabei spielt Souveränität eine besondere Rolle. Wir setzen auf Konzepte, Frameworks und Prototypen, die cloud‑agnostisch, offen, übertragbar und nicht an proprietäre Consumer-Tools gebunden sind. Sie bringen frische Perspektiven und aktuelle Uni‑Erfahrungen ein und challengen Ansätze, die wir im Konzern etablieren möchten. Dafür bekommen Sie eine eigene Agentic‑Sandbox, in der Sie Use‑Cases bauen, testen, evaluieren und weiterentwickeln. Das Erstellen einer Abschlussarbeit ist grundsätzlich möglich.

Verantwortlichkeiten:

Arbeiten (Hands-on) an agentenbasierten Prototypen
Entwickeln von Methoden, Standards und Evaluationen für ein Enterprise‑fähiges Agentic AI‑Ökosystem
Erarbeiten von Rollen, Artefakten, Routinen und Qualitätskriterien für agentische Zusammenarbeit
Entwickeln von digitalen Agent‑Cards, Permissions‑Modellen, Tool‑Policies und Wiederverwendungsbausteinen
Aufbauen von Evaluationsroutinen für Planning, Delegation, Tool‑Use, Sicherheit und Robustheit
Analysieren typischer Fehlerbilder (“agentic failure modes”) und Entwicklung von Gegenmaßnahmen
Evaluieren moderner Konzepte aus Forschung und Open‑Source‑Communities und prüfen, wie diese in einer Enterprise‑Umgebung funktionieren
Setzen von Hypothesen, Vergleichen von Patterns und Aufbereiten von Learnings

Anforderungen:

Studierende Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, BWL mit Tech‑Bezug oder vergleichbare Studiengänge
Erste Erfahrungen mit agentenbasierten Systemen oder Multi‑Agent‑Konzepten (Uni, Hackathons, Projekten, Kursen oder eigenen Experimenten)
Solide Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
Erste Praxiserfahrung mit einem oder mehreren Agentic‑Frameworks (z. B. LangGraph, AutoGen, CrewAI, open‑source Multi-Agenten-Frameworks)
Grundkenntnisse zu LLM‑Tool‑Use, Planning, Delegation, Memory und strukturiertem Output
Verständnis für sichere Nutzung von AI‑Systemen, z. B. Prompting‑Techniken, Verifikation, Umgang mit Halluzinationen, Security‑Basics
Interesse an Systemdenken, Software Development Life Cycle (SDLC), Testing, Evals und Observability