Datenerfassung und Versuchsdurchführung für Machine Learning und Data Analysis

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 aus dem Bereich Data Mining und Natural Language Processing (NLP).

Wir suchen eine studentische Hilfskraft zur Unterstützung bei der Erstellung von Testdaten und der Durchführung von Versuchen. Ziel ist es, mittels Machine Learning Duplikate aus Datenbeständen zu filtern. Solche können in Stammdaten leicht durch Schreibfehler oder Namensänderungen entstehen.

 

Aufgaben

  • Erstellung von geeigneten Testdaten
  • Konzeptionierung und Durchführung geeigneter Versuchsreihen.
  • Anwendung und Weiterentwicklung von Softwarepaketen und Algorithmen zur Bereinigung von Duplikaten in Datenbeständen
 

Unsere Anforderungen

  • Studienfach: Informatik, Mathematik, Physik oder verwandte Studienrichtungen
  • Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Data Analysis sind nötig
  • Erfahrung in der Programmierung mit Python
  • Spaß am selbstständigen, experimentellen Arbeiten, sowie an der detaillierten Bearbeitung einer Fragestellung
  • Gute Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch (Wort und Schrift)
 

Unser Angebot

Wir bieten Ihnen ideale Rahmenbedingungen für die Praxiserfahrung neben dem 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 einem aktuellen und anwendungsnahen Forschungsprojekt.

Die Arbeitszeit kann individuell vereinbart werden. Aus aktuellem Anlass bieten wir bevorzugt Homeoffice an.

Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Stellenbezeichnung 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.