Praktikum Data & AI - Agentic AI & Agentic SDLC (w/m/d) Praktikum Data & AI - Agentic AI & Agentic SDLC (w/m/d) Praktikum Data & AI - Agentic AI & Agentic SDLC (w/m/d)

Arbeitsumfeld

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. Azure‑Know‑how kann hilfreich sein, aber der Fokus liegt darauf, offene und portable agentische Architekturen zu verstehen und weiterzuentwickeln. 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. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• 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 an die Qualifikation

• 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‑BasicsInteresse an Systemdenken, Software Development Life Cycle (SDLC), Testing, Evals und Observability

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Anschreiben + Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
• Aktueller Notenspiegel
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger

Keywords

Open-Source Frameworks, Sandbox-Umgebung, Systematisches Testen