Werkstudent Data Science & KI(m/w/x)

Werkstudent

Teilzeit

mit Homeoffice

AI/ML Job

Data Science

Keine Angabe

Tuttlingen

Nejo KI-Zusammenfassung

In dieser Rolle unterstützt du die Entwicklung und Optimierung von KI-Modellen und führst eigenständig Datenanalysen durch. Dein Alltag umfasst die Annotation von Trainingsdaten sowie die sorgfältige Dokumentation der Arbeitsergebnisse.

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Anforderungen

•Studium in Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz oder vergleichbar
•Programmierkenntnisse in Python (inkl. Pandas, NumPy, Scikit-learn)
•Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS und MLOps-Tools
•Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen
•Schnelles Erfassen komplexer Zusammenhänge und Umgang mit großen Datensätzen

Laufendes Studium

Deine Aufgaben

•KI-Modelle entwickeln und optimieren
•Datenanalysen eigenständig durchführen
•Bei der Erstellung von Reporten mitwirken
•Trainingsdaten für Computer-Vision-Projekte annotieren und aufbereiten
•Arbeitsergebnisse sorgfältig dokumentieren
•Bei internen Reviews unterstützen

Tools & Technologien

PythonPandasNumPyScikit-learnAzureAWSTensorFlowPyTorch

Sprachen

Deutsch – verhandlungssicher

Deine Vorteile

Attraktive Vergütung

•Attraktive Vergütung

Abwechslungsreiche Aufgaben

•Herausfordernde und vielfältige Aufgaben

Sinnstiftende Arbeit

•Eigenverantwortliche Übernahme von Teilaufgaben

Mentoring & Coaching

•Individuelle, fachkundige Betreuung

Familienfreundlichkeit

•Aktive Unterstützung bei der Wohnungssuche

Sonstige Vorteile

•Chance für eine weitere Zusammenarbeit

Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Karl Storz SE & Co. KG 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.

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