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Externer Job
Bewerbung über Webseite des Unternehmens. Bewerbung über Webseite des Unternehmens.

Studentische:r Mitarbeiter:in - Computational Linguistics

Fraunhofer IAIS

Anzeigenbeschreibung

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa und wurde 2020 in der Kategorie »Forschung« des Trendence Young Professionals Barometers sowie in der Kategorie »Naturwissenschaften« des Universum Young Professionals Survey als »TOP 1 Arbeitgeber« ausgezeichnet. Am Fraunhofer IAIS erforschen und entwickeln mehr als 350 Mitarbeitende individuelle Lösungen zur Integration und Analyse von Daten für unsere Fördergeber und unsere Kunden aus der Wirtschaft. Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Multimedia Content Analytics, Robotics, Information Integration und Unternehmensmodellierung und -analyse sind die inhaltlichen Schwerpunkte unserer Arbeiten.

 

Die Abteilung Media Engineering fokussiert die wissenschaftlichen Themenfelder Cognitive Business Optimization, Smart Coding and Learning sowie KI-basierte industrielle Bildverarbeitung. Zur Unterstützung suchen wir ab sofort mehrere studentische Mitarbeiter*innen:

 

Was Du mitbringst

  • Student*in der Computerlinguistik, Neurolinguistik, Sprachwissenschaft (z.B. Germanistik, Romanistik), Informatik oder in einem verwandten Fachgebiet
  • Begeisterung für Datenanalyse und Statistik, idealerweise Vorkenntnisse in diesen Bereichen
  • Kenntnisse und Fähigkeiten in Softwareentwicklung, bevorzugt Python-Kenntnisse
  • Idealerweise Erfahrung im Bereich Natural Language Processing (NLP)
  • Gute Kenntnisse der Linguistik, insbesondere Phonetik, Morphologie und Syntax sind von Vorteil
  • Sehr gute Deutschkenntnisse, Kenntnisse anderer Sprachen (z.B. Türkisch, Japanisch, Niederländisch) sind von Vorteil

 

Deine Aufgaben sind

  • Unterstützung bei der Entwicklung und Auswertung von Lernlösungen im Bereich Natural Language Processing (NLP), insbesondere durch das Einbringen von linguistischen Fachkenntnissen
  • Unterstützung bei der Erarbeitung wissenschaftlicher Publikationen zu aktuellen Forschungsthemen

 

Was wir Dir bieten

  • Wir bieten Dir ein Arbeitsumfeld, welches modernste Forschung mit aktuellen Themen der Industrie verbindet
  • Du arbeitest in einem jungen und motivierten Team aus Data Scientists*, Doktorand*innen und Post-Docs*
  • Du hast die Möglichkeit, eigene Ideen und Konzepte einzubringen und umzusetzen
  • Es besteht die Möglichkeit, dass Du im Rahmen unserer Themen Deine Masterarbeit schreibst
  • Aktuell ist es möglich die Arbeitsleitung aus dem Homeoffice zu erbringen

 

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt max. 19 Stunden, welche flexibel einteilbar sind. Die Vergütung beträgt je nach Studienfortschritt zwischen 11,11€ und 15,07€.

Wichtiger Hinweis: Wir freuen uns sehr, wenn wir Dein Interesse geweckt haben! Die angebotene Stelle ist jedoch, aufgrund von internen Umstrukturierungsmaßnahmen, erst ab März 2022 zu besetzen. Falls Du dennoch an einer Mitarbeit am Fraunhofer IAIS interessiert bist, freuen wir uns bereits jetzt über Deine Bewerbungsunterlagen.

 

WIR FREUEN UNS AUF DICH.

Bewirb Dich hier: https://recruiting.fraunhofer.de/Vacancies/32578/Application/New/1

 

Kontakt

Fragen zu dieser Position beantworten Dir gerne

Maren Pielka (Maren.Pielka@iais.fraunhofer.de)

Dr. Rafet Sifa (Rafet.Sifa@iais.fraunhofer.de)

http://www.iais.fraunhofer.de/karriere

Einsatzort

  • Sankt Augustin (53757)

Über das Unternehmen

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa und wurde 2020 in der Kategorie »Forschung« des Trendence Young Professionals Barometers sowie in der Kategorie »Naturwissenschaften« des Universum Young Professionals Survey als »TOP 1 Arbeitgeber« ausgezeichnet. Am Fraunhofer IAIS erforschen und entwickeln 350 Mitarbeitende individuelle Lösungen zur Integration und Analyse von Daten für unsere Fördergeber und unsere Kunden aus der Wirtschaft. Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Multimedia Content Analytics, Information Integration und Unternehmensmodellierung und -analyse sind die inhaltlichen Schwerpunkte unserer Arbeiten.

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