Abschlussarbeit: Lokale vs. Markt-LLMs – Optimierung der automatisierten Zeitungsproduktion dur[...]
Abschlussarbeit: Lokale vs. Markt-LLMs – Optimierung der automatisierten Zeitungsproduktion dur[...]

Abschlussarbeit: Lokale vs. Markt-LLMs – Optimierung der automatisierten Zeitungsproduktion dur[...]

Stadtbergen Vollzeit 1000 - 1500 € / Monat (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe eine spannende Abschlussarbeit zur Optimierung der automatisierten Zeitungsproduktion durch.
  • Arbeitgeber: PEIQ, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI und digitaler Journalismus.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibilität bei Arbeitsort und -zeiten sowie erfahrene Betreuung.
  • Andere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit Zugang zu realen Innovationsprojekten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Verlagswesens mit deiner Forschung und echten Daten.
  • Gewünschte Qualifikationen: Technisch analytisches Studium mit Kenntnissen in KI und Datenverarbeitung.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1000 - 1500 € pro Monat.

Wir suchen Dich für eine spannende Abschlussarbeit an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz und digitalem Journalismus im Zeitraum von ca. 6 Monaten. Ziel der Arbeit ist zu untersuchen, ob ein lokal gehostetes und spezifisch auf Lokalzeitungsinhalten trainiertes (Fine-Tuning) LLM bessere Ergebnisse bei der automatisierten Entfernung von Übersatz erzielt als allgemeine Markt-LLMs. Dabei soll nachgewiesen werden, dass die lokale Spezialisierung nicht nur die inhaltliche Qualität (Erhalt der Kernbotschaft und Lokalkolorit) steigert, sondern auch Vorteile in den Dimensionen Kostenkontrolle (keine Token-Gebühren) und Latenz (schnellere Inferenzzeiten im lokalen Netz) bietet.

Im Unterschied zur Nutzung von Standard-APIs setzt diese Arbeit auf die Domänen-Spezialisierung. Durch das Training mit historischen Daten von Lokalzeitungen lernt das Modell, welche Textpassagen (z. B. Floskeln, weniger relevante Detailinfos) typischerweise gekürzt werden können, ohne den Informationsgehalt für die lokale Leserschaft zu mindern. Dies stellt einen Übergang von "General Purpose AI" zu einer "Vertical AI" für das Verlagswesen dar.

Dein Arbeitsalltag bei PEIQ

  • Prototyping: Du begleitest die technische Implementierung eines Workflows, der Autoren via E-Mail verifiziert und KI-assistierte Artikelvorschläge generiert.
  • Empirischer Vergleich: Du wertest Daten aus Pilotprojekten aus und vergleichst das automatisierte Setting mit herkömmlichen, manuellen Prozessen.
  • Hypothesenprüfung: Du analysierst, ob niederschwelige Verifizierungsprozesse (z. B. One-Click) die Publikationsrate und das Vertrauen in KI-Inhalte nachhaltig steigern.

Allgemeine Informationen

PEIQ bietet Dir für diese Arbeit ein ideales Praxisfeld: An unseren Standorten in Augsburg und Bergkirchen entwickeln wir die Redaktionssysteme der Zukunft. Deine Forschung findet direkt im Umfeld unserer Innovationsprojekte statt. Hier hast Du Zugriff auf reale Datenströme und arbeitest eng mit unseren Expert:innen zusammen, um die technologische Transformation im Verlagswesen aktiv mitzugestalten.

Bringst Du das mit?

  • Technisch analytisches Studium, bevorzugt mit Schwerpunkt im Bereich KI/Data Science
  • Grundlagenwissen von KI-Modellen und Kenntnissen zur Datenverarbeitung
  • Erste Programmierkenntnisse
  • Erste Erfahrung mit wissenschaftlichem Arbeiten
  • Methodische Herangehensweise

Das bietet Dir PEIQ!

  • Zukunftsweisendes Thema
  • Erfahrene Betreuung und regelmäßige 1:1 Meetings mit deinem Mentor
  • Flexibilität hinsichtlich Arbeitsort (bundesweit) und Arbeitszeiten

Abschlussarbeit: Lokale vs. Markt-LLMs – Optimierung der automatisierten Zeitungsproduktion dur[...] Arbeitgeber: PEIQ

PEIQ ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und digitalem Journalismus zu arbeiten. Mit einem innovativen Arbeitsumfeld in Augsburg und Bergkirchen profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und einem unterstützenden Mentoring-Programm, das deine persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Hier hast du die Chance, an zukunftsweisenden Projekten mit realen Daten zu arbeiten und aktiv zur technologischen Transformation im Verlagswesen beizutragen.
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Kontaktperson:

PEIQ HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Abschlussarbeit: Lokale vs. Markt-LLMs – Optimierung der automatisierten Zeitungsproduktion dur[...]

Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder schon bei PEIQ waren. Oft erfährt man durch persönliche Kontakte mehr über die Unternehmenskultur und offene Stellen.

Tip Nummer 2

Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich KI und digitalem Journalismus. Zeige, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Ideen hast, wie du zur Optimierung der automatisierten Zeitungsproduktion beitragen kannst.

Tip Nummer 3

Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Idee hast, die zu deiner Abschlussarbeit passt, sprich sie im Gespräch an. Das zeigt dein Engagement und deine Kreativität – zwei Eigenschaften, die PEIQ schätzt.

Tip Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für das Thema zu zeigen!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Abschlussarbeit: Lokale vs. Markt-LLMs – Optimierung der automatisierten Zeitungsproduktion dur[...]

Künstliche Intelligenz
Data Science
Datenverarbeitung
Programmierung
Wissenschaftliches Arbeiten
Analytisches Denken
Prototyping
Empirische Analyse
Hypothesenprüfung
Methodische Herangehensweise
Verifizierung von Inhalten
Automatisierte Prozesse
Vergleichende Analyse

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit sollte in deiner Bewerbung durchscheinen. Wir suchen nach Menschen, die Leidenschaft für KI und Journalismus haben, also lass das auch in deinen Worten spüren.

Mach es konkret!: Vermeide allgemeine Floskeln und geh ins Detail. Erzähl uns von deinen bisherigen Erfahrungen und wie sie dich auf diese spannende Abschlussarbeit vorbereitet haben. Konkrete Beispiele sind immer ein Plus!

Pass auf die Struktur auf!: Eine klare Struktur macht es uns leichter, deine Bewerbung zu lesen. Gliedere deine Unterlagen gut und achte darauf, dass alles übersichtlich ist. So können wir uns schnell einen Überblick über deine Qualifikationen verschaffen.

Bewirb dich direkt bei uns!: Wir freuen uns, wenn du dich über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei den richtigen Leuten landet. Und vergiss nicht, deine Unterlagen vor dem Absenden noch einmal zu überprüfen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei PEIQ vorbereitest

Verstehe die Anforderungen

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Abschlussarbeit vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den geforderten Kompetenzen passen. So kannst du gezielt aufzeigen, warum du die perfekte Wahl bist.

Bereite konkrete Beispiele vor

Überlege dir konkrete Beispiele aus deinem Studium oder bisherigen Projekten, die deine Kenntnisse in KI, Datenverarbeitung und Programmierung demonstrieren. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten während des Interviews anschaulich zu präsentieren.

Fragen vorbereiten

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Unternehmen und die Erwartungen an die Abschlussarbeit zu erfahren. Fragen zur technischen Implementierung oder zu den Innovationsprojekten sind besonders relevant.

Sei authentisch und zeige Begeisterung

Sei du selbst und zeige deine Begeisterung für das Thema der Abschlussarbeit. Unternehmen suchen nach Kandidaten, die nicht nur die nötigen Fähigkeiten mitbringen, sondern auch Leidenschaft für das Projekt haben. Lass deine Motivation durchscheinen!

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PEIQ
Standort: Stadtbergen
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