Werkstudierende im Bereich NLP

Fraunhofer-Gesellschaft – Darmstadt

Kurzbeschreibung der Position

Implementierung von Natural Language Processing (NLP) Ansätzen.

Hauptaufgaben

  • Implementierung von Natural Language Processing (NLP) Ansätzen, u.a.:
  • Merkmalsextraktion (LLM-gestützt, Embedding-basiert sowie "klassisches" Feature Engineering)
  • Stilbrucherkennungsalgorithmen (Style Change Detection)
  • Erkennung KI-generierter Textinhalte sowie Zuordnung welches LLM welchen Text generiert hat
  • Optimierung bestehender Autorschaftsanalyse-Verfahren (Attribution und Verifikation)
  • Implementierung und Anwendung verschiedener Machine-Learning-Verfahren/Konzepte, wie z.B.:
  • One/Binary-Class-Classification: LLM-basiert (z.B. Zero/Few Shot Learning, Finetuning von Foundation-Modellen), Deep-Learning-Ansätze (CNNs, Transformer, Siamesische NNs), lassische Ansätze (SVM, Random Forest, Isolation Forest, kNN, uvm.)
  • Ensemble-Verfahren (Stacking, Voting, Weighting, Calibration)
  • Evaluierung von ML-Modellen anhand standardisierter Metriken (ROC, AUC, Konfusionsmatrizen, uvm.)
  • Entwicklung von UIs und WebApps (fastHTML, Streamlit, Gradio, Angular, Svelte)
  • Mitarbeit in öffentlich geförderten und/oder direkt durch Industriepartner beauftragten Projekten

Qualifikationen und Fähigkeiten

  • Fundierte Kenntnisse in Machine/Deep Learning
  • Vertraut mit verschiedenen Architekturen von Neuronalen Netze (u.a. Transformer, MLP, 1D-CNNs)
  • Vertraut mit grundlegenden Begriffen und Konzepte wie: Klassifikation, Hyperparameter-Optimierung, Fine-Tuning, Evaluierung von Modellen
  • Fundierte Kenntnisse in Python sind zwingend erforderlich und werden im Interview getestet
  • Von Vorteil: Fähigkeit, Methoden und Verfahren aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen eigenständig umzusetzen
  • Von Vorteil: Wissen und Erfahrung im Bereich Cybersicherheit
  • Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellen
  • Ausgeprägtes analytisches Denken

Arbeitsort / Rahmenbedingungen

  • Flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit Deinem Studium vereinbaren lassen
  • Eine inspirierende Arbeitsumgebung mit modernster Infrastruktur
  • Die Möglichkeit, praktische Erfahrung zu sammeln und wertvolle Kontakte in der Forschung zu knüpfen
  • Möglichkeit für spätere Bachelor- und Masterarbeit
  • Die monatliche Arbeitszeit beträgt 40 bis 80 Stunden, je nach Absprache