Bachelorarbeit LLM-gestützte Automatisierung der Daten-aufbereitung Machine Learning Pipelines

• Während deiner Tätigkeit analysierst du unsere vielfältige Datenlandschaft die aus PDF-Dokumenten Textdateien sowie Datenbankeinträgen besteht um deren Struktur und Potenziale zu verstehen.
• Des Weiteren konzipierst und implementierst du einen modernen Prozess der auf Large Language Models (LLMs) basiert um relevante Informationen effizient zu extrahieren zu strukturieren und zu validieren.
• Der Schwerpunkt deiner Arbeit liegt auf der Transformation der extrahierten Daten in ein hochwertiges Format das direkt für das Training von Machine-Learning-Modellen genutzt werden kann.
• Nicht zuletzt bewertest du umfassend die Effizienz deines entwickelten Prozesses sowie die Qualität der generierten Trainingsdaten hinsichtlich Vollständigkeit Korrektheit sowie Nutzbarkeit.

Qualifications :

• Ausbildung: Bachelorstudium im Bereich Informatik Wirtschaftsinformatik Data Science Softwaretechnik oder vergleichbar
• Erfahrungen und Know-how: erste praktische Erfahrungen mit Programmiersprachen (vorzugsweise Python); relevanten Bibliotheken (z.B. TensorFlow PyTorch); Grundkenntnisse im Umgang mit verschiedenen Datenformaten (PDF Text) und Datenbanken (SQL/NoSQL)
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest zuverlässig und eigenständig wobei du dich in unser Team integrierst und gemeinsame Ziele vorantreibst
• Arbeitsalltag: Anwesenheit im Büro erforderlich
• Begeisterung: du begeisterst dich für Cloud-Architekturen und bringst idealerweise erste Kenntnisse in Databricks mit
• Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und sehr gutes Englisch

Zusätzliche Informationen :

Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate 10h/Woche (Verlängerung nach Absprache möglich)

Voraussetzung für die Werkstudententätigkeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf deinen aktuellen Notenspiegel eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht Alter Behinderung Religion ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Du hast fachliche Fragen zum Job
Markus Boecker (Fachabteilung)

Mathias Windeisen (Fachabteilung)

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Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time