Bachelorarbeit LLM-gestützte Automatisierung der Daten-aufbereitung - Machine Learning Pipelines
Stellenbeschreibung
- 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.
Qualifikationen
- 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)
+49 731 49373 247
Mathias Windeisen (Fachabteilung)
wim1ec@bosch.com
Weitere Informationen zu uns findest du auch auf www.boschrexroth.de/karriere sowie auf unseren Social Media Kanälen, beispielsweise Instagram.
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