Working Student in the Field of NLP

Kurzbeschreibung der Position

Implementierung von Natural Language Processing (NLP)-Ansätzen.

Hauptaufgaben

• Feature-Extraktion (LLM-gestützt, embedding-basiert sowie "klassische" Feature-Engineering)
• Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Stiländerungen
• Erkennung von KI-generierten Textinhalten und Zuordnung, welches LLM welchen Text generiert hat
• Optimierung bestehender Methoden zur Autorenanalyse (Attribution und Verifizierung)
• Implementierung und Anwendung verschiedener Machine-Learning-Methoden/Konzepte, wie z.B.:
• One/Binary-Class Classification: LLM-basiert (z.B. Zero/Few Shot Learning, Fine-Tuning von Foundation Models), Deep-Learning-Ansätze (CNNs, Transformers, Siamese NNs), klassische Ansätze (SVM, Random Forest, Isolation Forest, kNN, etc.)
• Ensemble-Methoden (Stacking, Voting, Weighting, Calibration)
• Evaluierung von ML-Modellen anhand standardisierter Metriken (ROC, AUC, Confusion Matrices, etc.)
• Entwicklung von UIs und Web-Apps (fastHTML, Streamlit, Gradio, Angular, Svelte)
• Zusammenarbeit in öffentlich geförderten und/oder direkt industriepartner-beauftragten Projekten

Qualifikationen und Fähigkeiten

• Fundierte Kenntnisse in Machine/Deep Learning
• Vertrautheit mit verschiedenen Architekturen von Neuronalen Netzen (einschließlich Transformer, MLP, 1D-CNNs)
• Vertrautheit mit grundlegenden Begriffen und Konzepten wie: Klassifizierung, Hyperparameter-Optimierung, Fine-Tuning, Modell-Evaluierung
• Fundierte Kenntnisse in Python sind obligatorisch und werden im Vorstellungsgespräch getestet
• Vorteilhaft: Fähigkeit, Methoden und Verfahren aus wissenschaftlichen Publikationen selbstständig zu implementieren
• Vorteilhaft: Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich Cybersecurity
• Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellen
• Starkes analytisches Denkvermögen

Arbeitsort / Rahmenbedingungen

• Flexible Arbeitszeiten, die sich leicht mit Ihrem Studium vereinbaren lassen
• Inspirierende Arbeitsumgebung mit modernster Infrastruktur
• Die Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln und wertvolle Kontakte in der Forschung zu knüpfen
• Möglichkeit für spätere Bachelor- und Masterarbeit
• Die monatlichen Arbeitsstunden betragen 40 bis 80 Stunden, je nach Vereinbarung

Fraunhofer schätzt und fördert die Vielfalt der Fähigkeiten seiner Mitarbeiter und begrüßt daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Ideologie, Behinderung, sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassungsfähig – für Bewerber mit Behinderungen erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten bestmöglich fördern. Die Vergütung richtet sich nach dem allgemeinen Tarifvertrag für die Beschäftigung von Hilfskräften.