Stellen

Innerhalb des Data-Science-Teams der Uhren- und Schmuckabteilung von CHANEL tragen Sie zur Entwicklung von Künstlicher Intelligenz-Lösungen bei, die in realen und wirkungsvollen Kontexten eingesetzt werden.
Sie werden Teil eines technischen Teams, das an vielfältigen Fragestellungen zu Machine Learning, generativer künstlicher Intelligenz, Computer Vision, Optimierung und Modell-Industrialisation arbeitet. Das Praktikum bietet eine einzigartige Gelegenheit, am gesamten Lebenszyklus eines KI-Projekts mitzuwirken: Problemverständnis, Datenexploration, Prototyping, Modellentwicklung, Deployment und Monitoring in der Produktion.
Sie werden direkt in technische Entscheidungen eingebunden und haben die Möglichkeit, an Projekten zu arbeiten, deren Ergebnisse von den operativen Teams des Hauses genutzt werden.
Das Ziel des Praktikums ist, dass Sie praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen in der Produktion sammeln – von den ersten Experimenten bis zum Deployment – und dabei mit vielfältigen technischen Fragestellungen und Technologien in Berührung kommen, die heute im Zentrum der Industrie stehen: LLM, Computer Vision, Optimierung, Cloud und MLOps.

Woran werden Sie arbeiten?
Die Themen entwickeln sich ständig weiter, je nach den Bedürfnissen des Teams und den Interessen des Praktikanten.
Ein wichtiger Teil unserer Arbeit widmet sich der generativen KI. Wir entwickeln insbesondere spezialisierte Assistenten, die auf RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Architekturen basieren.
Das Team arbeitet auch an fortgeschrittenen Fragestellungen der Computer Vision, bei denen wir moderne Deep Learning-Architekturen, siamesische Netzwerke sowie Techniken zur Generierung synthetischer Daten einsetzen.
Weitere Projekte befassen sich mit Prognosen, statistischer Modellierung und Entscheidungsunterstützung. Wir entwickeln Modelle, die bestimmte operative Phänomene vorhersagen, atypische Verhaltensweisen erkennen oder die Qualität der von den Teams getroffenen Entscheidungen verbessern sollen.
Schließlich erforschen wir regelmäßig Ansätze aus der Operations Research und der mathematischen Optimierung, um komplexe Probleme der Ressourcenallokation, Planung oder industriellen Beschaffung zu lösen.
Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Industrialisation. Die entwickelten Modelle bleiben nicht im Prototypenstadium, sondern werden in Cloud-Umgebungen integriert, wobei moderne Praktiken des Software Engineerings und MLOps angewandt werden.

Technische Umgebung
Das Team nutzt täglich das Python-Ökosystem für die Entwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen. Je nach Projekt arbeiten Sie mit PyTorch, Scikit-Learn, Yolo, Langchain sowie verschiedenen Optimierungs- und Operations-Research-Tools.
Im Bereich Engineering legen wir großen Wert auf Softwarequalität und Reproduzierbarkeit der Arbeiten. Die Entwicklung basiert unter anderem auf Git, Docker, CI/CD-Praktiken, Azure- und Databricks-Umgebungen sowie den Prinzipien von MLOps, die das Deployment, Monitoring und die Wartung der Modelle über die Zeit ermöglichen.

Gesuchtes Profil
Sie befinden sich im letzten Studienjahr eines Studiengangs mit Schwerpunkt angewandte Mathematik, Informatik, Künstliche Intelligenz, Data Science oder einem gleichwertigen Fach.
Sie verfügen bereits über gute Kenntnisse in Python sowie solide Grundlagen in Statistik, Machine Learning und Softwareentwicklung.
Erfahrungen mit Deep Learning, LLM, Computer Vision, Operations Research, Cloud Computing, Git, Docker, Agile, DevOps oder MLOps sind von Vorteil.
Über die technischen Fähigkeiten hinaus suchen wir vor allem neugierige, gewissenhafte und selbstständige Persönlichkeiten, die offene Probleme angehen, innovative Lösungen vorschlagen und theoretische Konzepte in konkrete Anwendungen umsetzen können.

Stellenbedingungen:

Für diese Stelle ist eine Praktikumsvereinbarung erforderlich, die folgende Bedingungen erfüllen muss:

Das Praktikum muss Teil Ihres Studiengangs sein.

Das Praktikum muss für den Erwerb des Abschlusses erforderlich sein.

Das Praktikum muss durch die Vergabe von Leistungspunkten anerkannt werden.

Informationen zur Stelle:

Vertrag: Vollzeitpraktikum (100 %) und vor Ort

Beginn: März 2027

Dauer: 6 Monate

Arbeitstage: 5 Tage pro Woche, Montag bis Freitag

Ort: Genf

Fließendes Englisch