Was erwartet dich
1. Du analysierst die MCP-Technologie und untersuchst deren Anwendungsmöglichkeiten in modernen Agentensystemen.
2. Evaluiere bestehende MCP Hosts (z. B. Claude Desktop) hinsichtlich ihrer Funktionalität, Integration und Mehrwert für Entwickler:innen.
3. Du arbeitest mit Python-Paketen für agentische Systeme und Vektor-Datenbanken, um innovative Produktivitäts- und Automatisierungstools zu konzipieren und prototypisch umzusetzen.
4. Du untersuchst, wie kontextuelle Daten (Code, Tasks, Nutzerverhalten) effizient verarbeitet und über MCP für LLMs bereitgestellt werden können.
5. Unterstütze bei der Entwicklung von Python-basierten Tools, die typische Herausforderungen im GenAI-Workflow adressieren (z. B. Prompt-Management, Task-Orchestrierung, Datenanreicherung).
6. Du analysierst und bewertest bestehende Open-Source-Lösungen im GenAI-Umfeld und leitest daraus Verbesserungsvorschläge ab.
Was erwarten wir von dir
7. Persönlicher Background: Du bist immatrikulierte/r Student:in der Informatik, Mathematik, Physik oder einer anderen Natur- oder- Ingenieurwissenschaft.
8. Tech-Skills: Deine Programmierkenntnisse in Python, insbesondere in den gängigen Data-Science- und ML-Bibliotheken wie pandas und numpy konntest du bereits mehrfach unter Beweis stellen. Du hast idealerweise auch erste praktische Erfahrungen mit LLMs, Agentenframeworks und Tools aus dem GenAI-Ökosystem gesammelt.
9. Tools are key: Du bringst Neugier für neue Tools und Frameworks mit und arbeitest dich schnell in neue technische Konzepte wie MCP, Agentic Systems oder Vector Stores ein.
10. Analytisches Talent: Du arbeitest strukturiert, kannst komplexe Systeme analysieren und eigenständig Prototypen aufbauen.
11. Let's talk: Du sprichst fließend Deutsch und Englisch - super, dann findest du dich bei Exxeta bestens zurecht
Warum Exxeta
12. Arbeite mit den neusten Technologien in spannenden Projekten
13. Stelle die Weichen für deinen Start ins Berufsleben bei Exxeta
14. Arbeite in einer lockeren, freundlichen Unternehmenskultur mit kompetenten und motivierten Kolleg:innen
15. Mobiles Arbeiten? Nachteule oder früher Vogel? Du findest bei uns genug Gestaltungsraum für eine optimale Study-Life-Balance