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Research Assistant / Doctoral Student – AI & Historical Data(m/w/x)
Evaluierung aktueller Vision-LLMs zur Texterkennung und Strukturierung historischer Dokumente für ein Finanzmarktforschungsinstitut. Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder verwandten Fachrichtungen mit Python-Kenntnissen erforderlich. Betriebliche Altersversorgung.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Informatik, Data Science, Wirtschaftswissenschaften oder verwandten Fachrichtungen
- Interesse an Machine Learning (NLP, Computer Vision, multimodale Modelle)
- Programmierkenntnisse (Python) und Datenerfahrung
- Interesse an experimenteller Arbeit, Modell-Evaluation und methodischer Weiterentwicklung
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
- Verbindung von technischer Arbeit und forschungsnahen Fragestellungen
- Interesse an wirtschaftshistorischen Fragestellungen oder digitalen Methoden in Geistes-/Sozialwissenschaften (von Vorteil)
- Erste Erfahrungen mit OCR, LLMs oder ähnlichen Technologien (von Vorteil, nicht zwingend erforderlich)
- Gute Englischkenntnisse
- Gute Deutschkenntnisse (von Vorteil)
Aufgaben
- Aktuelle Vision-LLMs zur Texterkennung und Strukturierung historischer Dokumente evaluieren
- Modelle hinsichtlich Erkennungsqualität und Laufzeitperformance analysieren und vergleichen
- Trainingsdatensätze für Nachtrainingsverfahren aufbauen und aufbereiten
- Strategien zum Fine-Tuning bzw. Nachtraining von Modellen entwickeln und umsetzen
- Moderne Ansätze mit bestehenden OCR-Verfahren vergleichen
- Ergebnisse dokumentieren und an wissenschaftlichen Veröffentlichungen mitwirken
- Reproduzierbare Workflows entwickeln und Ergebnisse im Sinne von Open Science bereitstellen
Ausbildung
- Doktor / Ph.D.
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- OCR
- LLMs
Benefits
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersversorgung
Gefällt dir diese Stelle?
BetaDein Career Agent findet täglich ähnliche Jobs für dich.
Noch nicht perfekt?
- FERI AGVollzeitAusbildungnur vor OrtBad Homburg vor der Höheab 1.150 / Monat
- Hengeler Mueller Partnerschaft von Rechtsanwälten mbB
F1-Optimierer für KI-Systeme(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeFrankfurt am Main - Ultramarin Capital GmbH
Internship: Portfolio Management(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtFrankfurt am Main, München - FERI Gruppe
Duales Master-Studium „Artificial Intelligence & Data Science“ im Vertriebsmanagement(m/w/x)
Vollzeit/TeilzeitWerkstudentnur vor OrtBad Homburg vor der Höheab 1.800 - 1.950 / Monat - Linklaters LLP
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Knowhow-Team Kapitalmarktrecht(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeFrankfurt am Main
Research Assistant / Doctoral Student – AI & Historical Data(m/w/x)
Evaluierung aktueller Vision-LLMs zur Texterkennung und Strukturierung historischer Dokumente für ein Finanzmarktforschungsinstitut. Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder verwandten Fachrichtungen mit Python-Kenntnissen erforderlich. Betriebliche Altersversorgung.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Informatik, Data Science, Wirtschaftswissenschaften oder verwandten Fachrichtungen
- Interesse an Machine Learning (NLP, Computer Vision, multimodale Modelle)
- Programmierkenntnisse (Python) und Datenerfahrung
- Interesse an experimenteller Arbeit, Modell-Evaluation und methodischer Weiterentwicklung
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
- Verbindung von technischer Arbeit und forschungsnahen Fragestellungen
- Interesse an wirtschaftshistorischen Fragestellungen oder digitalen Methoden in Geistes-/Sozialwissenschaften (von Vorteil)
- Erste Erfahrungen mit OCR, LLMs oder ähnlichen Technologien (von Vorteil, nicht zwingend erforderlich)
- Gute Englischkenntnisse
- Gute Deutschkenntnisse (von Vorteil)
Aufgaben
- Aktuelle Vision-LLMs zur Texterkennung und Strukturierung historischer Dokumente evaluieren
- Modelle hinsichtlich Erkennungsqualität und Laufzeitperformance analysieren und vergleichen
- Trainingsdatensätze für Nachtrainingsverfahren aufbauen und aufbereiten
- Strategien zum Fine-Tuning bzw. Nachtraining von Modellen entwickeln und umsetzen
- Moderne Ansätze mit bestehenden OCR-Verfahren vergleichen
- Ergebnisse dokumentieren und an wissenschaftlichen Veröffentlichungen mitwirken
- Reproduzierbare Workflows entwickeln und Ergebnisse im Sinne von Open Science bereitstellen
Ausbildung
- Doktor / Ph.D.
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- OCR
- LLMs
Benefits
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersversorgung
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Über das Unternehmen
Leibniz-Institut für Finanzmarktforschung SAFE
Branche
FinancialServices
Beschreibung
Das Leibniz-Institut für Finanzmarktforschung SAFE fördert wissenschaftliche Forschung und unabhängige Politikberatung zu Finanzsystemen.
Noch nicht perfekt?
- FERI AG
Duales Studium AI Management and Digitalization (B.Sc.) Schwerpunkt KI & Prozessautomatisierung(m/w/x)
VollzeitAusbildungnur vor OrtBad Homburg vor der Höheab 1.150 / Monat - Hengeler Mueller Partnerschaft von Rechtsanwälten mbB
F1-Optimierer für KI-Systeme(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeFrankfurt am Main - Ultramarin Capital GmbH
Internship: Portfolio Management(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtFrankfurt am Main, München - FERI Gruppe
Duales Master-Studium „Artificial Intelligence & Data Science“ im Vertriebsmanagement(m/w/x)
Vollzeit/TeilzeitWerkstudentnur vor OrtBad Homburg vor der Höheab 1.800 - 1.950 / Monat - Linklaters LLP
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Knowhow-Team Kapitalmarktrecht(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeFrankfurt am Main