KI-Methoden für Textverständnis

Studentische Hilfskraft gesucht

Wir, die Abteilung Interoperabilität und Assistenzsysteme (IAS), beschäftigen uns u. a. mit der Extraktion und Fusion von Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Texten mittels moderner KI-Verfahren, um daraus verlässliches Wissen zu Ereignissen und Objekten zu generieren. Dabei spielen Themen wie Data Mining und Natural Language Processing (NLP) oder auch Explainable AI eine große Rolle.

Wir suchen eine studentische Hilfskraft zur Unterstützung bei der Untersuchung von KI-Verfahren auf Potential und Eignung zum Einsatz in Domänen mit hohen Anforderungen an die Informationsqualität, wie z. B. in der Medizin oder im Sicherheitssektor.

 

Aufgaben

  • Einarbeitung in aktuelle Architekturen neuronaler Netze und ihre Anwendungsgebiete für NLP.
  • Existierender Neuronaler Netzarchitekturen testen und analysieren.
  • Visualisierung und Dokumentation der Ergebnisse (in deutsch).

 

Unsere Anforderungen

  • Studienfach: Informatik, Mathematik, Physik oder verwandte Studienrichtungen
  • Erfahrung in der Programmierung mit Python Kenntnisse im Bereich Machine Learning und neuronale Netze sollten grundlegend vorhanden sein Spaß am selbstständigen, experimentellen Arbeiten, sowie an der detaillierten Bearbeitung einer Fragestellung
  • Strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise, sowie Teamfähigkeit
  • Gute Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch (Wort und Schrift)

 

Unser Angebot

Wir bieten Ihnen ideale Rahmenbedingungen für die Praxiserfahrung parallel zum Studium. Neben intensiver fachlicher Betreuung, bieten wir Ihnen die Möglichkeit eigenverantwortlich zu Arbeiten und selbstständig Ideen umzusetzen. Sie Arbeiten in einem interdisziplinären Team aus Wissenschaftler*innen an aktuellen und anwendungsnahen Forschungsprojekten. Zudem bieten wir an, einzelne Themenschwerpunkte oder Problemstellungen im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit weiter zu vertiefen.

Die Arbeitszeit kann individuell vereinbart werden. Aus aktuellem Anlass bieten wir bevorzugt Home-Office an.

Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht.

Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung.

 

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Dann freuen wir uns über die Zusendung Ihrer Unterlagen mit Anschreiben an Frau Dr. Almuth Müller unter Angabe des möglichen Eintrittstermins, Lebenslauf, Zeugnissen sowie Ihrer Immatrikulationsbescheinigung in elektronischer Form.

Zusätzliche Informationen über unsere Abteilung finden Sie auf der Abteilungsseite IAS.