Fraunhofer-Gesellschaft
Working Student in the Field of NLP(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor Ort
Darmstadt
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Werkstudierende im Bereich NLP(m/w/x)
Darmstadt
TeilzeitWerkstudentVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
LLM-gestützte Merkmalsextraktion und Erkennung KI-generierter Texte bei Forschungsorganisation mit 76 Instituten. Fundierte Kenntnisse in Machine/Deep Learning und neuronalen Architekturen erforderlich. Flexible Arbeitszeiten.
Anforderungen
- Fundierte Kenntnisse in Machine/Deep Learning
- Vertrautheit mit verschiedenen Architekturen von Neuronalen Netzen (u.a. Transformer, MLP, 1D-CNNs)
- Vertrautheit mit grundlegenden Begriffen und Konzepten wie Klassifikation, Hyperparameter-Optimierung, Fine-Tuning, Evaluierung von Modellen
- Fundierte Kenntnisse in Python
- Fähigkeit, Methoden und Verfahren aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen eigenständig umzusetzen
- Wissen und Erfahrung im Bereich Cybersicherheit
- Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellen
- Ausgeprägtes analytisches Denken
Aufgaben
- Natural Language Processing (NLP) Ansätze implementieren
- Merkmalsextraktion durchführen (LLM-gestützt, embedding-basiert, klassisches Feature Engineering)
- Stilbrucherkennungsalgorithmen entwickeln
- KI-generierte Textinhalte erkennen und zuordnen, welches LLM den Text generiert hat
- Bestehende Autorschaftsanalyse-Verfahren optimieren
- Verschiedene Machine-Learning-Verfahren anwenden
- One/Binary-Class-Classification durchführen (LLM-basiert, Deep-Learning-Ansätze, klassische Ansätze)
- Ensemble-Verfahren implementieren (Stacking, Voting, Weighting, Calibration)
- ML-Modelle evaluieren anhand standardisierter Metriken (ROC, AUC, Konfusionsmatrizen)
- UIs und WebApps entwickeln (fastHTML, Streamlit, Gradio, Angular, Svelte)
- In öffentlich geförderten und industriepartnerbeauftragten Projekten mitarbeiten
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
Startup-Atmosphäre
- Inspirierende Arbeitsumgebung
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Praktische Erfahrung sammeln
Karriere- und Weiterentwicklung
- Wertvolle Kontakte knüpfen
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- Fraunhofer-Gesellschaft
Werkstudierende im Bereich Computer Vision(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Studentische Hilfskraft(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Student Assistant for the VisPer Project(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtDarmstadt - ACCAS-Group
Werkstudent:in Marketing & Content(m/w/x)
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- Fundierte Kenntnisse in Machine/Deep Learning
- Vertrautheit mit verschiedenen Architekturen von Neuronalen Netzen (u.a. Transformer, MLP, 1D-CNNs)
- Vertrautheit mit grundlegenden Begriffen und Konzepten wie Klassifikation, Hyperparameter-Optimierung, Fine-Tuning, Evaluierung von Modellen
- Fundierte Kenntnisse in Python
- Fähigkeit, Methoden und Verfahren aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen eigenständig umzusetzen
- Wissen und Erfahrung im Bereich Cybersicherheit
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- Merkmalsextraktion durchführen (LLM-gestützt, embedding-basiert, klassisches Feature Engineering)
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- Verschiedene Machine-Learning-Verfahren anwenden
- One/Binary-Class-Classification durchführen (LLM-basiert, Deep-Learning-Ansätze, klassische Ansätze)
- Ensemble-Verfahren implementieren (Stacking, Voting, Weighting, Calibration)
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- Laufendes Studium
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Benefits
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Über das Unternehmen
Fraunhofer-Gesellschaft
Branche
Research
Beschreibung
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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