Werkstudent für Scientific Computing & Machine Learning (d/m/w)

Zur Unterstützung der Flight Physics Capabilities sucht Airbus Operations Werkstudent für Scientific Computing & Machine Learning (d/m/w) Du bist Vollzeitstudent (d/m/w), auf der Suche nach einer Werkstudentenstelle und möchtest die Arbeit eines AI & ML Developers (d/m/w) für Flugphysik kennenlernen? Dann bewirb dich jetzt! Wir freuen uns, wenn du uns im Flight Physics Capabilities Aerodynamics Modelling Team als Werkstudent (d/m/w) mit ca. 18 Stunden pro Woche unterstützt! Standort: Bremen Start: 01.11.2026  Dauer: 9 - 12 Monate (mit der Möglichkeit auf Verlängerung) Bei uns erhältst du ein tarifliches Entgelt je nach Tätigkeit von mindestens 19,10 € pro Stunde. Hinzu kommen Sonderzahlungen wie beispielsweise Urlaubsgeld. Für unser Team suchen wir einen engagierten Werkstudenten (d/m/w), der die Brücke zwischen klassischem Ingenieurwesen und modernster Datenwissenschaft schlägt. In dieser Rolle unterstützt du uns dabei, die nächste Generation von Flugzeugen durch den Einsatz von Scientific Computing und Machine Learning effizienter, nachhaltiger und intelligenter zu gestalten. Du arbeitest an der Schnittstelle zwischen Physik und Softwareentwicklung und hilfst dabei, komplexe Zusammenhänge in leistungsstarke digitale Modelle zu übersetzen. Wenn du Leidenschaft für die Luftfahrt und Deep-Tech-Programmierung mitbringst, ist dies deine Chance, die digitale Transformation der Flugphysik aktiv mitzugestalten. Dein Standort Bremen ist eine charmante, geschichtsträchtige Stadt im Nordwesten von Deutschland. Sie ist nicht nur eine der grünsten Städte des Landes, sondern bietet auch wunderbare Sehenswürdigkeiten, eine reiche Kultur, urbanes Flair und kulinarische Köstlichkeiten. Die Stadt ist auch ein großartiger Ort für Küstenliebhaber, da sie nur eine Autostunde von der Nordseeküste entfernt liegt. Deine Vorteile Attraktive Vergütung und ausgeglichene Work-Life-Balance bei einer 18-Stunden-Woche (Gleitzeit). Möglichkeit zu Reisen innerhalb Deutschlands (z. B. Teamevents) nach Rücksprache mit dem Fachbereich. Internationales Umfeld mit der Möglichkeit, Kontakte in die ganze Welt zu knüpfen. Arbeit mit modernen/abwechslungsreichen Technologien. Wir bei Airbus sehen dich als vollwertiges Teammitglied und du bist nicht zum Kaffee kochen eingestellt worden, sondern stehst im engen Austausch mit den Schnittstellen und bist Teil unserer wöchentlichen Teamrunden. Möglichkeit zur Teilnahme an der Generation Airbus Community zur Erweiterung des eigenen Netzwerks.   Deine Aufgaben und Verantwortlichkeiten Aerospace Surrogate Modeling: Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Reduced Order Models (ROMs) und Surrogat-Modellen für Anwendungen in der Aerodynamik und Luft- und Raumfahrt. Software Engineering: Mitwirkung an internen Python-Bibliotheken für technische Berechnungen und Machine Learning. Dabei lernst du Best Practices kennen und wendest sie an, um sauberen, wiederverwendbaren und testbaren Code zu schreiben. MLOps & Automatisierung: Mithilfe beim Aufbau und der Pflege von MLOps-Tools und Skripten, um die Workflows unserer Forscher zu vereinfachen und wissenschaftliche Pipelines zu optimieren. Dokumentation: Unterstützung bei der Erstellung von klaren, nutzerfreundlichen Dokumentationen und Tutorials für unsere Toolchains im Bereich Engineering und Data Science.  Erforderliche Kenntnisse und Qualifikationen Eingeschriebener Vollzeitstudent (d/m/w) im Bereich Luft- und Raumfahrttechnik, Computational Engineering, Informatik, Data Science, Angewandte Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs. Grundlegendes Verständnis von numerischen Methoden, Scientific Computing und Basis-Konzepten des Machine Learning. Gute Programmierkenntnisse in Python. Erste Erfahrungen mit ML-Frameworks (z. B. PyTorch) sind ein Plus. Lernbereitschaft: Du musst noch kein Experte für Software Engineering oder MLOps sein! Wir suchen jemanden mit großem Interesse daran, die