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MTU Aero Engines AG

Working student AI development for multi-agent systems in engine test operations (all genders)

Werkstudent KI-Entwicklung für Multi-Agenten-Systeme in der Triebwerkserprobung (all genders)

München, Bayern

Job areaIngenieur/in - Luft- und Raumfahrttechnik
HoursFull time
Postedyesterday
FromGerman job office
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What this ProoV challenge adds

Working student AI development for multi-agent systems in engine test operations (all genders) involves python and reward design work, and this ProoV challenge proves exactly that.

You have

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Do this challenge
Fundamentals of Reinforcement Learning: Racing Challenge
It adds to your CV:
+ Python+ Reward design+ Policy search
1 week · ends in a certificateDone by 66 studentsStart this challenge
You can go afterWorking student AI development for multi-agent systems in engine test operations (all genders)

ProoV paired this challenge with this job because its work uses the skills the role needs. It is our pairing, not the employer’s shortlist.

What the job asks for

What they are asking for

✓ Studium in Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbaus, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung✓ Sehr gute Kenntnisse in Python sowie idealerweise praktische Erfahrung mit asynchroner Programmierung, KI-Frameworks (z. B. LangChain, MCP, OpenAI API) und Linux-Umgebungen✓ Hohe Affinität zur Luftfahrttechnik sowie ausgeprägtes Interesse an der Anwendung künstlicher Intelligenz zur Lösung physikalischer Problemstellungen✓ Strukturierte und analytische Arbeitsweise sowie Begeisterung für die Auseinandersetzung mit aktuellen Forschungspublikationen und deren Überführung in funktionsfähige Implementierungen✓ Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse AUSGEZEICHNETES UMFELD✓ Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung✓ Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk und Events✓ Mentoring und individuelle Betreuung✓ Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten✓ Kantine, Cafébar und Verkaufsshops✓ Sportkooperation mit EGYM Wellpass und Betriebssportgruppen✓ Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation Startklar?

Dann gib Deiner Bewerbung Schub und schick uns Deine Unterlagen (Lebenslauf, Notenübersicht der Hochschule, Schulabschlusszeugnis sowie eine aktuelle Immatrikulation) online. Gleich jetzt, gleich hier. Wir freuen uns auf Dich!

About the employer

Wir sind über 14.000. An 20 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie.Immer effizienter, leiser, nachhaltiger. Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt. Was wir noch brauchen? Dich. In der Abteilung Testing und Validation für Luftfahrtantriebe validieren wir die Triebwerke der nächsten Generation.

Bei einem Testlauf entstehen tausende Datenströme pro Sekunde. Um diese Komplexität zu beherrschen, setzen wir auf Agentic AI. Wir entwickeln ein System aus spezialisierten KI-Agenten, die unsere Ingenieure dabei unterstützen auf vorhandenes Wissen zuzugreifen, Testdaten zu analysieren und die Fehlersuche zu erleichtern.STARKE AUFGABEN✓ Entwicklung und Implementierung von Multi-Agenten-Workflows (z. B. mit LangGraph oder LangChain) zur Übernahme spezifischer Rollen innerhalb des Testing-Prozesses✓ Konzeption und Entwicklung von Schnittstellen zur Anbindung von Testdatenbanken, Dokumentenmanagementsystemen sowie Spezifikationen und Konfigurationen✓ Evaluierung und Integration lokal betriebener Large Language Models unter Berücksichtigung von Datenschutz, Informationssicherheit, Leistungsfähigkeit und Betriebsanforderungen✓ Optimierung der agentenbasierten Entscheidungslogik zur Analyse komplexer physikalischer Zusammenhänge sowie zur Entwicklung logisch nachvollziehbarer Begründungen✓ Konzeption und Aufbau von Benchmarks zur Sicherstellung der Präzision, Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit der Agentenergebnisse in einer sicherheitskritischen Luftfahrtumgebung BESTE

ProoV Jobs is for students in Germany — Werkstudent roles, internships and entry-level jobs, nothing else. Every listing comes from Germany’s job office (Bundesagentur für Arbeit) and the list is refreshed every day.