TUM Venture Labs: Werkstudent_in (w/m/d) Product / Forward Deployed Engineer - Growth & Intelligence

TUM Venture Labs ist ein Deeptech-Incubator und Teil des UnternehmerTUM-Ökosystems — laut Financial Times Europas führender universitärer Startup-Hub. Wir begleiten Scientists auf ihrem Weg vom Forschungsdurchbruch zum erfolgreichen Unternehmen — entlang der verschiedenen Startup Phasen. Unser Produktteam sucht eine n Werkstudent in (m/w/d), der/die uns bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-gestützten Produkten, Automatisierungen und operativen Support-Prozessen unterstützt.

Du arbeitest mit uns an einer der spannendsten Fragen im europäischen Innovations-Ökosystem: wie wir aus Scientists mehr und bessere Deeptech-Founders machen und ihre Ideen erfolgreich zu skalierbaren Businesses konvertieren. Standort : München Umfang : 20 Stunden/Woche Was Forward Deployed bei uns bedeutet: Du sitzt direkt bei der Person, die das Problem hat Du verstehst den Geschäftskontext bevor du Code schreibst Du baust selbst, iterierst schnell, lieferst Working Software statt Specs Du machst dich überflüssig, indem du Tools baust die andere skalieren Inspiriert vom Forward Deployed Engineering Modell von aufstrebenden AI-Companies.

Was du machst: Founders Journey Engineering Funnel-Analyse über alle vier Phasen — wo verlieren wir wie viele Founders und warum A/B-Tests, Activation-Loops und Lifecycle-Kampagnen konzipieren und implementieren Qualität eingehender Bewerbungen messbar machen und steigern SQL gegen Salesforce/Supabase, Python für Daten-Pipelines, API-Integrationen Tracking-Infrastruktur (Post.

Hog, Custom Events) Generative Engine Optimization & SEO — Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini Operational Intelligence Layer Datenquellen verbinden: Salesforce, Notion, Slack, Sharepoint zu durchsuchbarem Layer Single Source of Truth Pipelines (z.B. Startup-Master-Data) AI-Agents für wiederkehrende interne Fragen Workflow-Automatisierung via Make.

com , n8n oder Custom Code Self-Service Reporting für nicht-technische Teammitglieder Was du mitbringst Nachweisbare Builder-Erfahrung — GitHub, Portfolio oder Live-Demo SQL auf „Ich baue uns eine Funnel-Query in 30 min"-Niveau Python hands-on: Pandas, Requests, einfache Scripts API-Erfahrung: REST, Auth, Pagination Analytics-Tools: Post.

Hog, GA4, Mixpanel, Amplitude Growth-Mechaniken nicht nur gelesen, sondern angewendet: AARRR, JTBD, Channel-Product-Fit Eigenständig, ergebnisorientiert, kein Wartemodus Fließend in Deutsch und Englisch Was dich von anderen abhebt AI-Agents, RAG-Pipelines, Vector Databases (Pinecone, pgvector, Weaviate) AI-Tools im Engineering-Alltag: Claude Code, Cursor, Copilot Semantic Search, Embeddings, LLM-Integrationen Marketing-Automation: Hub.

Spot, Customer.io, Brevo, Loops Workflow-Automatisierung: Make.com, n8n Salesforce, Frontend-Basics, SEO/GEO Reforge, Lenny's, Brian Balfour — als Denkweise, nicht als Lektüreliste Startup- oder Scale-up-Erfahrung Du sammelst Hands-on-Erfahrung mit LLMs, KI-Tools und No-Code/Low-Code-Technologien Du gestaltest mit, wie eine Organisation KI in Zukunft einsetzen wird Freiraum für kreative Lösungen & Prozessautomatisierung Direkter Impact auf das Startup-Ökosystem.

Hybrides Arbeiten & flexible Arbeitszeiten für eine optimale Studienvereinbarkeit. Einblicke in die Startup- & KI-Szene. Zugang zu exklusiven Branchen-Events & wöchentlichen Sportaktivitäten. Was diese Stelle einzigartig macht Du arbeitest direkt daran, wie wir aus Scientists erfolgreiche Deeptech-Founder machen und ihre Ideen zu skalierbaren Businesses entwickeln.

Du baust selbst, mit AI-Engineering-Unterstützung und modernem Stack, eingebettet in eine wachsende Deeptech-Organisation mit Zugang zu Foundern, MDs und Labs. Vielfalt bereichert unser Team. Wir ermutigen ausdrücklich alle qualifizierten Personen zur Bewerbung, unabhängig von Geschlecht, sozialer und ethnischer Herkunft, sexueller Orientierung, Religion, Alter oder Behinderung.

Was wir von dir sehen wollen Ein Projekt, das du gebaut hast

• Problem, Lösung (Code her), messbares Ergebnis Zwei Hypothesen mit konkreter Bauidee: Wie würdest du die Founders Journey (Excite → Engage → Enable → Fund) in 3 Monaten spürbar verbessern, und wie setzt du das technisch um? Wo fängst du an, einen Operational Intelligence Layer zu bauen, und warum genau dort? Deinen CV GitHub oder Portfolio - falls vorhanden, gerne her damit Nadine Heuberger, People & Culture Managerin Lichtenbergstraße 6 85748 Garching bei München