Machine Learning Werkstudent:in/ Praktikant:in (all)
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Machine Learning Werkstudent:in/ Praktikant:in (all)

Werkstudent 13 - 16 € / Stunde (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Sonia

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Unterstütze unser Machine-Learning-Team bei der Entwicklung innovativer Gesundheitslösungen.
  • Arbeitgeber: Sonia, ein dynamisches Unternehmen im Gesundheitswesen mit Fokus auf KI.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, faire Vergütung und praktische Erfahrung in einem kollaborativen Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens und arbeite an spannenden Projekten.
  • Gewünschte Qualifikationen: Eingeschriebene:r Master-Student:in in Informatik oder verwandten Fächern mit Python-Kenntnissen.
  • Andere Informationen: Lerne von erfahrenen Ingenieuren und bringe deine Perspektive in unser Team ein.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.

Bei Sonia bauen wir mehr als nur ein Produkt – wir bauen ein Team, das Ärzt:innen durch KI unterstützt. Um das Gesundheitswesen von morgen mitzugestalten, suchen wir Menschen, die gestalten, hinterfragen und gemeinsam Neues schaffen wollen – und dabei den Spaß nicht vergessen.

Hybrid: flexible remote oder Büro in Luxemburg oder Berlin.

Arbeitszeit: 10–20 Stunden pro Woche.

Dauer: 6 Monate (mit möglicher Verlängerung).

Wir suchen eine:n Werkstudent:in / Praktikant:in zur Unterstützung unseres Machine-Learning-Teams im Bereich Automatic Speech Recognition (ASR) für zahnmedizinische und medizinische Anwendungen.

Responsibilities
  • Datensammlung: Aufzeichnen, annotieren und überprüfen von Sprach- und Transkriptionsdaten für medizinische und zahnmedizinische Anwendungsfälle.
  • Qualität der Annotation: Korrigieren von Transkripten, Markieren fachspezifischer Terminologie und Sicherstellen einer hohen Genauigkeit.
  • Qualitätskontrolle: Strukturierte Qualitätsprüfungen an annotierten Datensätzen durchführen.
  • Modellbewertung: Unterstützung bei der Evaluierung von ASR-Modellen und deren Ergebnissen.
  • ML-Einblicke: Lernen, wie ASR- und ML-Systeme in realen Projekten validiert, gemessen und verbessert werden.
  • Automatisierung: Unterstützung bei der Automatisierung wiederkehrender Annotation- und Validierungsaufgaben.
  • Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit einem produktionsorientierten Machine-Learning-Team.
  • Produktimpact: Direkter Beitrag zur Verbesserung eines aktiven Gesundheitsprodukts.
Must Haves
  • Studierendenstatus: Eingeschriebene:r Master-Student:in in Informatik, Ingenieurwesen, Linguistik oder einem verwandten Fach.
  • Sprachkenntnisse: Fließend Deutsch in Wort und Schrift.
  • Detailgenauigkeit: Hohe Genauigkeit und Sorgfalt im Umgang mit Daten.
  • Datenumgang: Sicherer Umgang mit strukturierten Datensätzen.
  • Programmierung: Kenntnisse in Python.
  • ML-Grundlagen: Erfahrung mit Machine Learning oder Deep Learning Konzepten.
Nice to Have
  • Medizinische Domäne: Vertrautheit mit medizinischer oder zahnmedizinischer Terminologie.
  • Annotationserfahrung: Erfahrung mit Datenannotation oder Annotationstools.
  • ASR-Kenntnisse: Erfahrung mit Spracherkennung oder Audiodatenauswertung.
  • Automatisierungs-Mindset: Interesse an Skripten oder Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.
Benefits & Culture
  • Praktische Erfahrung mit ASR- und Machine-Learning-Systemen.
  • Ein kollaboratives Team, das Neugier, Lernen und pragmatische Problemlösung schätzt.
  • Flexible Arbeitsgestaltung.
  • Faire Vergütung für Werkstudent:innen / bezahltes Praktikum.
  • Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Machine-Learning-Ingenieur:innen.
  • Chance, an Produkten zu arbeiten, die die Zukunft des Gesundheitswesens direkt gestalten.
Hiring Process

Ich bin Margarita und begleite dich durch den Bewerbungsprozess.

About Us

Wir sind überzeugt: Teams sind am stärksten, wenn unterschiedliche Perspektiven aufeinandertreffen und gemeinsam an einem Ziel arbeiten. Deshalb heißen wir alle willkommen – unabhängig von Herkunft, Geschlecht, Alter, Religion, Behinderung oder sexueller Identität. Wir freuen uns auf Menschen mit ganz unterschiedlichen Hintergründen, die ihre Perspektive in unsere Mission einbringen möchten.

Bist du dabei?

Machine Learning Werkstudent:in/ Praktikant:in (all) Arbeitgeber: Sonia

Sonia ist ein hervorragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Produkte im Gesundheitswesen entwickelt, sondern auch ein unterstützendes und kollaboratives Team bietet. Mit flexiblen Arbeitsmöglichkeiten in Luxemburg oder Berlin, einer fairen Vergütung und der Chance, direkt an zukunftsweisenden Projekten im Bereich Machine Learning zu arbeiten, fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter:innen. Hier wird Wert auf Vielfalt gelegt und jeder ist eingeladen, seine einzigartigen Perspektiven einzubringen.
Sonia

Kontaktperson:

Sonia HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Machine Learning Werkstudent:in/ Praktikant:in (all)

Tipp Nummer 1

Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Einblicke geben.

Tipp Nummer 2

Mach dich bereit für technische Interviews! Übe Coding-Challenges und ML-Konzepte, die relevant für die Stelle sind. Wir wissen, dass du das drauf hast, also zeig es!

Tipp Nummer 3

Bereite Fragen vor, die du im Interview stellen kannst. Das zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist und hilft dir, herauszufinden, ob das Team und die Kultur zu dir passen.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für Machine Learning und ASR zu betonen – das kommt gut an!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Werkstudent:in/ Praktikant:in (all)

Datensammlung
Annotation von Sprach- und Transkriptionsdaten
Qualitätskontrolle
Modellbewertung
Automatisierung von Annotation- und Validierungsaufgaben
Programmierkenntnisse in Python
Kenntnisse in Machine Learning oder Deep Learning
Detailgenauigkeit
Sicherer Umgang mit strukturierten Datensätzen
Vertrautheit mit medizinischer oder zahnmedizinischer Terminologie
Erfahrung mit Datenannotation oder Annotationstools
Kenntnisse in Automatic Speech Recognition (ASR)
Interesse an Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
Fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Lass deinen Lebenslauf und dein Anschreiben nicht zu formell wirken. Verwende eine lockere Sprache, die zu dir passt, und erzähl uns, warum du Teil unseres Teams werden möchtest.

Betone deine Skills: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und Machine Learning klar hervorhebst. Zeig uns, wie du diese Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast, besonders im Bereich ASR oder Datenannotation. Das macht einen großen Unterschied!

Qualität vor Quantität: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Wir suchen nach Detailgenauigkeit, also überprüfe alles gründlich. Ein gut strukturiertes Anschreiben und ein klarer Lebenslauf zeigen uns, dass du sorgfältig mit Daten umgehst.

Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um uns zu erreichen, ist über unsere Website. Dort kannst du deine Unterlagen direkt hochladen und sicherstellen, dass sie an die richtige Stelle gelangen. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sonia vorbereitest

Verstehe die Rolle und das Team

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position vertraut. Informiere dich über das Machine-Learning-Team und deren Projekte, insbesondere im Bereich Automatic Speech Recognition. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Ziele des Teams verstehst.

Bereite praktische Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, Datenannotation oder Machine Learning demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und wie sie auf die Aufgaben bei Sonia anwendbar sind.

Fragen stellen ist wichtig

Bereite einige Fragen vor, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Projekten im ASR-Bereich oder wie das Team die Qualität der Annotation sicherstellt. Das zeigt, dass du aktiv an der Diskussion teilnehmen möchtest.

Zeige deine Begeisterung für das Gesundheitswesen

Da Sonia im Gesundheitswesen tätig ist, ist es wichtig, deine Motivation und dein Interesse an dieser Branche zu zeigen. Sprich darüber, warum du glaubst, dass KI einen positiven Einfluss auf die medizinische Versorgung haben kann und wie du dazu beitragen möchtest.

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