Einarbeitung in den Einsatz von Large Language Models (LLMs), insbesondere in Retrieval-Augmented Generation (RAG) und verwandten Technologien
Entwicklung und Implementierung von prototypischen Anwendungen zur Unterstützung landwirtschaftlicher Prozesse mit LLMs
Analyse und Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten und Integration in Wissensdatenbanken
Validierung und Optimierung der Modelle im Kontext der Agrartechnik und Erntemaschinen
Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus Forschung und Entwicklung
Dokumentation der Ergebnisse und Präsentation der Arbeitsergebnisse im Team

Laufendes Studium im Bereich Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz oder einem vergleichbaren Studiengang
Fundierte Kenntnisse in Python und idealerweise Erfahrung mit ML-Frameworks wie PyTorch, Ollama oder Transformers
Interesse und erste Erfahrung mit Large Language Models (z.B. GPT, BERT, Llama) und modernen NLP-Technologien
Erfahrung oder Interesse an Retrieval-Techniken und Wissensmanagement (RAG, Vektor-Datenbanken)
Analytisches Denkvermögen, Kreativität, Teamfähigkeit, Engagement und Kommunikationsstärke
Interesse an Anwendungen im Bereich Landwirtschaft und technischer Innovationen

Zugang zu unserem Talentbindungsprogramm „CLAAS Next Generation“ mit Vorteilen auch nach der Praktikumsphase.
Teilnahme an der regelmäßigen Veranstaltung „CLAAS StudentTalk“ zum Netzwerken mit Studierenden und Beschäftigten
Möglichkeiten zum Schreiben einer Abschlussarbeit in Kooperation mit CLAAS
Die Arbeit aus dem Homeoffice ist nach Absprache möglich
Offene und hilfsbereite Kolleginnen und Kollegen, die sich schon darauf freuen, Sie kennenzulernen.
Sinnstiftende und eigenverantwortliche Arbeit
Ein innovatives und zukunftsweisendes Arbeitsumfeld

Praktikum – Abschlussarbeit Large Language Models (LLMs) & RAG

Key skills