Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung im Bereich Wissensentdeckung und -darstellung mit unstrukturierten Daten.
- Unternehmen: Constructor Knowledge Labs, ein innovatives Forschungsumfeld in Bremen.
- Vorteile: Flexible Praktikumsdauer, internationale Zusammenarbeit und Mentoring durch führende Forscher.
- Weitere Informationen: Möglichkeit zur Veröffentlichung in akademischen Zeitschriften und Teilnahme an Konferenzen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden, realen Projekten.
- Qualifikationen: Eingeschrieben in BSc oder MSc in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Constructor Knowledge Labs (CKL), Bremen, Deutschland, lädt Bewerber für ein Forschungspraktikum im Bereich Wissensentdeckung und -darstellung ein, mit dem Fokus auf die Transformation unstrukturierter Daten in interpretierbare, navigierbare und umsetzbare kognitive Strukturen. Das Praktikum ist in eine aktive Forschungsrichtung eingebettet, die gemeinsam mit der Constructor University und Constructor Technology entwickelt wird. Es wird untersucht, wie moderne KI-Systeme (insbesondere große Sprachmodelle und graphbasierte Methoden) genutzt werden können, um gemeinsame kognitive Karten aus heterogenen Wissensquellen wie wissenschaftlichen Publikationen, Bildungsressourcen und digitalen Artefakten zu erstellen.
Der Praktikant wird eng mit Forschern und Ingenieuren an laufenden Forschungsaktivitäten zusammenarbeiten und zur Gestaltung, Implementierung und Bewertung von Methoden zur Wissensdarstellung, semantischen Strukturierung und adaptivem Denken beitragen. Die Position bietet praktische Einblicke in angewandte Forschung an der Schnittstelle von KI, Wissensgraphen und menschenzentrierten Wissenssystemen.
Hauptverantwortlichkeiten:- Vorbereitung und Organisation von Forschungsdaten, einschließlich Textsammlungen, Forschungs-publikationen, Datensätzen und verwandten Metadaten, für analytische und Modellierungsaufgaben.
- Arbeiten mit unstrukturierten und semi-strukturierten Daten, Unterstützung bei deren Analyse und Transformation in strukturierte Darstellungen wie Wissensgraphen, semantische Annotationen oder Konzeptkarten.
- Unterstützung bei ausgewählten Forschungsexperimenten und analytischen Aufgaben im Zusammenhang mit Wissensentdeckung, Schlussfolgerungen oder Informations-extraktion unter Aufsicht.
- Durchführung von Literaturrecherchen und Unterstützung der Forschungsdokumentation, mit potenzieller Mitwirkung an internen Berichten oder akademischen Publikationen.
- Derzeit immatrikuliert in einem BSc- oder MSc-Programm in Informatik, Data Science, KI/ML oder einem eng verwandten Bereich.
- Solide Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python.
- Grundlegende Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens und Datenverarbeitungsabläufen.
- Starkes analytisches Denken und Interesse an forschungsorientierter Arbeit.
- Gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse.
- Forschungspraktikum mit flexibler Dauer in einem internationalen, interdisziplinären Forschungsumfeld.
- Teilnahme an aktiven Forschungsprojekten an der Schnittstelle von KI, Wissenssystemen und angewandter Forschung, mit einem klar umrissenen Beitrag auf Praktikumsniveau.
- Enge Betreuung und Mentoring durch führende PIs und erfahrene Forscher, deren Arbeiten aktuelle Forschungsagenden prägen und erhebliche wissenschaftliche Aufmerksamkeit und Zitationen anziehen.
- Gelegenheit zur Mitwirkung an akademischen Publikationen, eingebettet in etablierte Forschungsgruppen mit konsistenter Präsenz auf erstklassigen Konferenzen und in Fachzeitschriften.
- Flexible Arbeitsbedingungen, einschließlich hybrider oder remote Optionen.
Bitte reichen Sie die folgenden Dokumente in Englisch ein: Lebenslauf, kurzes Motivationsschreiben (max. 1 Seite), das Ihr Interesse und relevante Fähigkeiten erklärt, sowie ein Notenspiegel (GPA obligatorisch). Frist für die vollständige Berücksichtigung: Bewerbungen werden fortlaufend geprüft.
Internship Position: Knowledge Discovery: From Unstructured Data to Shared Cognitive Maps Arbeitgeber: Constructor Knowledge Labs
Constructor Knowledge Labs (CKL) in Bremen bietet eine herausragende Gelegenheit für Praktikanten, die sich für Wissensentdeckung und KI interessieren. In einem internationalen und interdisziplinären Forschungsumfeld profitieren Sie von enger Betreuung durch führende Wissenschaftler und der Möglichkeit, aktiv an bedeutenden Forschungsprojekten teilzunehmen. Flexible Arbeitszeiten und die Chance, zu akademischen Veröffentlichungen beizutragen, machen CKL zu einem attraktiven Arbeitgeber für aufstrebende Talente.
Kontaktdaten:
Constructor Knowledge Labs Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Internship Position: Knowledge Discovery: From Unstructured Data to Shared Cognitive Maps erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn oder andere Netzwerke, um direkt mit Mitarbeitern von Constructor Knowledge Labs in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und zeig dein Interesse an der Forschung.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du dich über aktuelle Trends in der KI und Wissensdarstellung informierst. Zeig, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch leidenschaftlich an dem Thema interessiert bist.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website, um dich zu bewerben! Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung vollständig ist. Ein klarer und strukturierter Bewerbungsprozess macht einen guten Eindruck.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Programmierkenntnisse! Wenn du Python beherrschst, bringe Beispiele aus deinen bisherigen Projekten mit. Das zeigt, dass du praktisch arbeiten kannst und bereit bist, dich in die Forschung einzubringen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Internship Position: Knowledge Discovery: From Unstructured Data to Shared Cognitive Maps mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig:Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, was dich besonders macht. Hebe relevante Projekte oder Fähigkeiten hervor, die zu unserem Fokus auf Wissenserwerb und KI passen.
Motivationsschreiben mit Leidenschaft:In deinem Motivationsschreiben solltest du klar machen, warum du dich für diese Position interessierst. Zeige uns deine Begeisterung für Forschung und wie deine Fähigkeiten in Python und Datenverarbeitung dazu beitragen können, unsere Ziele zu erreichen.
Sei präzise und strukturiert:Achte darauf, dass deine Unterlagen gut strukturiert und leicht verständlich sind. Verwende klare Absätze und eine logische Gliederung, damit wir schnell erkennen können, was du zu bieten hast.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! So stellst du sicher, dass wir alle notwendigen Informationen erhalten und deine Bewerbung schnell bearbeitet wird.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Constructor Knowledge Labs vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Position und den Zielen von Constructor Knowledge Labs vertraut. Informiere dich über aktuelle Projekte und deren Forschungsschwerpunkte, insbesondere im Bereich der Wissensentdeckung und KI. Das zeigt dein Interesse und deine Vorbereitung.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, die deine Programmierkenntnisse in Python und dein analytisches Denken demonstrieren. Sei bereit, diese während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie sie zur ausgeschriebenen Stelle passen.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das können Fragen zu den aktuellen Forschungsprojekten oder zur Teamdynamik sein. Das zeigt, dass du aktiv an der Position interessiert bist und mehr über die Arbeitsweise erfahren möchtest.
✨Sprich über deine Lernbereitschaft
Da es sich um ein Praktikum handelt, ist es wichtig, deine Bereitschaft zu lernen und dich weiterzuentwickeln zu betonen. Erkläre, wie du dich in neue Themen einarbeiten kannst und welche Schritte du unternimmst, um deine Kenntnisse in Bereichen wie maschinelles Lernen zu vertiefen.
