Machine Learning Werkstudent​/Praktikum; m​/w​/d

Machine Learning Werkstudent / Praktikum (m/w/d)

Computer Vision & Information Extraction (CVIE)
München, Deutschland

Gini wurde 2011 gegründet und ist ein etabliertes, preisgekröntes Fin Tech im Banken-, E-Commerce- und Versicherungssektor. Unser bekanntestes Produkt ist die Gini Fotoüberweisung, die in über 90% der deutschen Banking-Apps eingebaut ist. Mit dieser und anderen Produkten möchten wir die Lebensqualität aller verbessern, indem wir mühsame Aufgaben durch Automatisierung vereinfachen. Das Besondere an uns:
Bei Gini legen wir viel Wert auf Autonomie und verbinden das in unserem Arbeitsalltag mit flachen Hierarchien. Wir haben 4 festgelegte Werte, die für unsere Zusammenarbeit bei Gini essenziell sind:
Exzellenz, Chancen statt Risiken, Herzlichkeit und Einsatz & Verantwortung. Genaueres zu unseren Werten und der Art und Weise, wie wir bei Gini zusammenarbeiten findest du in unserem Handbook .

Wir sind sehr stolz darauf, dass wir in den letzten Jahren mehrere Auszeichnungen, wie den “Top Arbeitgeber 2020” von Focus, das "Finanzprodukt des Jahres 2022" und "Top Company" von kununu für 2023, 2024 und 2025 erhalten haben.

Wir suchen eine motivierte Unterstützung im Rahmen einer Werkstudenten- oder Praktikumsstelle , die unser CVIE-Team (Computer Vision & Information Extraction) unterstützt. Du hilfst uns dabei, unsere AI-Modelle weiterzuentwickeln, spannende Experimente durchzuführen und Daten so aufzubereiten, dass wir neue AI-Features testen und bestehende Modelle verbessern können.

• Du unterstützt beim Trainieren, Fine-Tuning und Evaluieren von Modellen für Document-Understanding
• Du machst Exploratory Data Analysis und prüfst die Qualität annotierter Datensätze
• Du baust oder erweiterst Python-Tools für Preprocessing, Datenkonvertierung und Evaluation
• Du führst Experimente auf unserer internen GPU-Infrastruktur durch (mit Guidance)
• Du fasst Ergebnisse zusammen und bringst dich in Entscheidungen für die nächsten Iterationen ein
• Du arbeitest eng mit unseren ML Engineers sowie dem Annotation Lead zusammen, um Datenqualität und Feedback-Loops zu verbessern
• Du pflegst interne Doku, damit alles reproduzierbar und compliant bleibt.

• Du hast bereits Kurse in Machine Learning oder Neural Networks erfolgreich abgeschlossen
• Du kennst grundlegende ML-Konzepte und Evaluationsmethoden
• Du kannst gut in Python programmieren und fühlst dich auf Linux/Unix wohl
• Du hast erste Hands‑on‑Erfahrung mit PyTorch oder einem vergleichbaren ML-Framework
• Du verfügst über theoretisches Know‑how und praktische Erfahrung im Umgang mit (Vision) Large Language Models und deren Architektur
• Du arbeitest analytisch, genau und hast Lust auf neue Technologien.
• Du kommunizierst klar auf Englisch (unsere Arbeitssprache).
• Du bist zuverlässig, vertrauenswürdig und arbeitest gerne im Team.
• Kurse oder Erfahrungen in Computer Vision oder Natural Language Processing
• Erfahrung mit Tools wie Hugging Face Transformers, vLLM oder Tracking-Tools wie Kubeflow, MLflow oder Weights & Biases
• Umgang mit CV‑Libraries wie OpenCV, PIL, Num Py oder Pandas
• Verständnis für Data‑Annotation‑Workflows, OCR oder Document‑Understanding
• Erste praktische Erfahrung aus Projekten, Forschung oder Praktika im AI/ML-Bereich
• Interesse an Modelloptimierung und Data‑Quality‑Analysen

• Du hast die Wahl - Mobiles Arbeiten von zu Hause aus oder in unserem hellen Büro mit zwei geräumigen Dachterrassen und einer hochwertigen Kantine, ganz nach deinen Bedürfnissen
• Flexibilität - Früher Vogel oder Nachteule? Du hast flexible Arbeitszeiten
• Essenszuschuss 3€ pro Mahlzeit - Wir haben eine ausgezeichnete Kantine in unserem Bürogebäude, in der Du Dir leckeres Essen holen kannst
• Vielfalt an Team‑Events - Wir wissen, dass der Zusammenhalt im Team wichtig ist, deshalb organisieren wir regelmäßig Team‑Events und tolle Aktivitäten
• Kostenfreie Tiefgarage - Wir möchten sicherstellen, dass unsere Mitarbeitende bequem und stressfrei zur Arbeit kommen.
• Eine Feedback‑geprägte Kultur mit Sinnhaftigkeit und Gemeinschaft - Schau dir gerne an was unsere Ginis und Kandidat Innen aufkununu und Glassdoor über uns sagen

Klingt das nach der richtigen Herausforderung für dich?