Gründer & Redaktion
Steven Schulz ist Geschäftsführer der Meng GmbH und betreibt Praktikum-KI.de. Im Ratgeber schreibt er über Bewerbung, Portfolio und den Einstieg in KI-Praktika – mit dem Anspruch, Dinge so zu erklären, dass sie sich am nächsten Tag umsetzen lassen.
Ein AI Platform Engineer baut die Grundlage, auf der die Modelle anderer Leute laufen. Warum gerade Beratungen dieses Profil suchen und was für den Einstieg zählt.
Sprachmodelle schreiben SQL, erklären fremden Code und sortieren Freitext vor. Rechnen, Kausalität und Datenqualität bleiben deine Aufgabe. Wo die Grenze verläuft und was das für den Einstieg bedeutet.
Vom Praktikum bis zu den ersten Jahren im Beruf - übliche Spannen, die Faktoren, die stärker wirken als der Abschluss, und was sich in der ersten Verhandlung wirklich bewegen lässt.
Was Prompt Engineering tatsächlich zahlt, warum die sehr hohen Zahlen aus dem Netz irreführend sind und wieso die Fähigkeit heute mehr wert ist als der Jobtitel.
Wer in einer Beratung an echten KI-Modellen mitarbeiten will, muss wissen, welche Art von Haus er ansteuert. Die vier Typen, ihre Unterschiede und die Fragen, mit denen du im Gespräch Klarheit bekommst.
Kein Modell geht in Produktion, ohne dass jemand die Daten dorthin gebracht hat. Warum Data Engineering für Berufseinsteiger oft der leichtere Weg in ein KI-Team ist - und was er langfristig wert ist.
15 bis 20 Stunden pro Woche über ein bis zwei Jahre. Was sich dadurch an den Aufgaben ändert, wie Vergütung und Sozialversicherung funktionieren und worauf du bei der Stellenwahl achtest.
Was ein Data Scientist in einem echten Projekt tut - von der unscharfen Frage bis zur Übergabe, warum das Modellieren der kleinste Teil ist und was Praktikanten übernehmen.
Welche Teams ML-Praktika ausschreiben, was man dort jeweils wirklich tut und woran du in der Anzeige erkennst, ob echte Modellarbeit dahintersteht.
Der ehrliche Stundenplan einer Arbeitswoche statt des Rollenprofils aus der Stellenanzeige. Wohin die Zeit tatsächlich fließt und was davon ein Praktikant übernimmt.
Zwischen 0 und 3.000 Euro ist alles dabei. Woran das liegt, welche Regeln gelten und wie du beim Thema Geld verhandelst, ohne dich zu verkaufen.
Drei Wege in ein KI-Team, mit sehr unterschiedlichen Folgen für Zeit, Geld und das, was du am Ende vorzuweisen hast.
Python, SQL, Statistik, Git: eine ehrliche Liste dessen, was erwartet wird - und der Dinge, die du dir sparen kannst, weil sie ohnehin im Projekt gelernt werden.
Warum das dreißigste Titanic-Notebook niemanden beeindruckt - und wie ein einzelnes, ehrlich dokumentiertes Projekt mehr wert ist als zehn Kursaufgaben.
Kein Rätselraten, kein Auswendiglernen - worauf im Gespräch wirklich geachtet wird und wie du dich in einer Woche sinnvoll vorbereitest.
Warum die meisten Anschreiben austauschbar sind - und wie du in vier Absätzen zeigst, dass du die Stelle wirklich gelesen hast.
Lebenslauf, Anschreiben, Notenauszug, GitHub-Link - und was davon wirklich gelesen wird. So stellst du eine Bewerbung zusammen, die es durch die erste Sichtung schafft.
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