💡 Werde Machine Learning Werkstudent (Hybrid) bei dida Datenschmiede GmbH in Berlin!

Your mission

dida ist ein Softwareunternehmen im Bereich Machine Learning, das sich mit spannenden Herausforderungen beispielsweise in den Bereichen Computer Vision und Natural Language Processing befasst. Unser Team bearbeitet angewandte Probleme für verschiedene Kunden unter Verwendung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse (insbesondere im Bereich Deep Learning) und ist daher davon überzeugt, dass forschungsorientiertes Denken dazu beitragen kann, reale Probleme effizienter zu lösen. Dafür suchen wir einen Machine Learning Werkstudenten, der:

• unser interdisziplinäres Team von Mitarbeitern mit solidem Hintergrund in Mathematik und Statistik unterstützt
• an interessanten Machine-Learning-Aufgaben arbeitet, die von Forschungsprojekten bis hin zu Industrieprodukten reichen
• unsere Projekte und Produkte mitgestaltet und weiterentwickelt, zusammen mit unseren Machine-Learning-Experten

Your Profile

• Du studierst Mathematik, Physik oder Informatik.
• Du hast sehr gute Noten in mathematisch orientierten Fächern.
• Du interessierst dich für angewandte Statistik und für die Programmierung mit Python, Julia oder ähnlichem.
• Du bist bestrebt, mehr über moderne Machine-Learning-Ansätze wie Deep Learning zu erfahren.
• Du planst, mindestens 1,5 Jahre in Berlin zu bleiben und 15-20 Stunden/Woche zu arbeiten.
• Und du möchtest reale Probleme mit kreativen Ideen lösen.

Why us?

• Du erhältst die Möglichkeit, dich bei uns beruflich weiterzuentwickeln und schnell bedeutende Verantwortlichkeiten zu übernehmen.
• Du wirst mit Menschen zusammenarbeiten und von ihnen lernen, die an Wissensaustausch glauben und sehr sensibel miteinander umgehen.
• Wir befinden uns in einer spannenden Phase, in der du aktiv zur Gestaltung der Entwicklung von dida beitragen kannst. Bei uns hast du die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und dich einzubringen.
• Du hast flexible, hybride Arbeitszeiten und ein schönes Büro mit gutem Kaffee in Berlin Schöneberg.

Wir haben unsere Neugier von Anfang an bewahrt, was bedeutet, dass wir lernen und neue Dinge entdecken wollen. Wenn du mehr über unsere Projekte erfahren möchtest, findest du hier zwei Beispiele. Weitere Informationen findest du hier:

Schätzung der Anzahl der Solarmodule, die auf ein Dach passen (Computer Vision):
Gegeben ein Satellitenbild und ein Bodenbild eines Hauses, sollen automatisch bestimmte Elemente eines Daches (einschließlich Hindernisse, Dachgauben usw.) erkannt werden, um herauszufinden, wie viele Solarmodule darauf passen. Dies beinhaltet das Ableiten von 3D-Informationen aus 2D-Bildern, um die Dachneigung abzuleiten.
Erkennen, Klassifizieren und Vorschlagen der rechtlichen Wirksamkeit von Textabschnitten (NLP):
Automatisches Durchgehen von Tausenden von Rechtsdokumenten mit dem Ziel, bestimmte Absätze zu klassifizieren und ihre rechtliche Wirksamkeit zu überprüfen. Dies beinhaltet das Konvertieren von Scans in Text, das Erstellen eines Kennzeichnungsschemas (Problemmodellierung) und das automatische Erkennen verschiedener Absätze, bevor die Inferenzaufgabe in Angriff genommen wird.

Bitte füge folgende Dokumente bei:

• CV (obligatorisch)
• (Uni) Abschluss (Abschlüsse) (obligatorisch)
• Transkripte (falls zutreffend)
• Projekt- / Codebeispiele / Portfolio (optional) - was uns hilft, dich besser kennenzulernen

About us

dida ist ein Softwareunternehmen im Bereich Machine Learning, das sich mit spannenden Herausforderungen beispielsweise in den Bereichen Computer Vision und Natural Language Processing befasst. Unser Team bearbeitet angewandte Probleme für verschiedene Kunden unter Verwendung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse (insbesondere im Bereich Deep Learning) und ist daher davon überzeugt, dass forschungsorientiertes Denken dazu beitragen kann, reale Probleme effizienter zu lösen.

Bei dida stehen wir für Chancengleichheit, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer Herkunft oder Behinderung. Wir ermutigen alle, insbesondere Frauen, People of Color und Menschen mit Behinderungen, sich bei dida zu bewerben.