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FRFraunhofer-Gesellschaft

Werkstudierende im Bereich NLP(m/w/x)

Darmstadt
Part-timeWorking StudentOn-site
AI/ML
Data Science
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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.

Requirements

  • 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

Tasks

  • 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

Education

  • Currently in higher education

Languages

  • German – Business Fluent

Tools & Technologies

  • Python

Benefits

Flexible Working

  • Flexible Arbeitszeiten

Startup Environment

  • Inspirierende Arbeitsumgebung

Diverse Work

  • Praktische Erfahrung sammeln

Career Advancement

  • Wertvolle Kontakte knüpfen
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