Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze die Entwicklung von realistischen Bewertungsrahmen für maschinelles Lernen.
- Unternehmen: TU Berlin / BIFOLD, ein innovatives Forschungsumfeld.
- Vorteile: 15,08 Euro/Stunde, flexible Arbeitszeiten und Mitautorschaft bei wissenschaftlichen Publikationen.
- Weitere Informationen: Wachse in einem dynamischen Team mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und forme die Zukunft der Datenwissenschaft.
- Qualifikationen: Kenntnisse in maschinellem Lernen und Erfahrung mit Python-Pipelines erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 1206 - 1206 € pro Monat.
Ihre Verantwortung
Das DEEM Lab führt Forschung an der Schnittstelle von Datenengineering und maschinellem Lernen durch. Unser Ziel ist es, effiziente Datensysteme für KI- und maschinelle Lernanwendungen zu entwickeln, die benutzerfreundlich sind und gleichzeitig die grundlegenden Rechte der Nutzer (wie das "Recht auf Vergessenwerden") garantieren.
Wir suchen einen studentischen Forschungsassistenten zur Unterstützung der Entwicklung eines neuen Benchmarks zur Bewertung von maschinellen Lerningenieuren (MLE) mit realistischeren ML-Pipelines. Aktuelle Benchmarks basieren stark auf Kaggle-ähnlichen Aufgaben, die wahrscheinlich mit LLM-Trainingsdaten kontaminiert sind, was ihre Validität einschränkt und sie trivial zu lösen macht, was die Repräsentativität einschränkt. Dieses Projekt zielt darauf ab, ein realistischeres Bewertungsframework mit vielfältigen, nicht kontaminierten Aufgaben zu schaffen, die tabellarische und multimodale Daten abdecken und nicht nur die Leistung, sondern auch die Qualität, Validität und Neuheit des erstellten MLE-Agenten-Codes bewerten.
Aufgaben, die unter Aufsicht abgeschlossen werden müssen:
- Datensatzsammlung und -kuratierung (40%)
- Entwurf und Implementierung von Bewertungsaufgaben, die Vorhersage, Datenintegration, Fairness und Robustheit abdecken (30%)
- Bewertung der MLE-Agentenleistung und Analyse der Ergebnisse (30%)
Der studentische Assistent wird als Mitautor in den resultierenden wissenschaftlichen Publikationen aufgeführt.
Ihr Profil
Erforderliche Qualifikationen:
- Solides Wissen über maschinelles Lernen (Konzepte, Modelle und Workflows)
- Fähigkeit zur Implementierung von maschinellen Lernpipelines in Python, mit Erfahrung in der Verwendung von Bibliotheken wie scikit-learn, pandas, polars, transformers oder PyTorch
- Vorherige Erfahrung mit Datenwissenschaftswettbewerben (Kaggle), Benchmark-Design, Datensatzkuratierung oder Beiträgen zu ML-Frameworks
- Gute Kenntnisse der deutschen und/oder englischen Sprache erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
Schön zu haben:
- Erfahrung mit MLE-Agenten-Frameworks (AIDE, SWE) oder MLE-Benchmark-Suiten (MLEBench, MLE-Dojo)
- Vorherige Erfahrungen mit Open-Source-Entwicklungsmethoden oder Beiträgen zu Open-Source-Projekten
Arbeitgeber: TU Berlin / BIFOLD
Gehaltsstufe: 15,08 Euro/Stunde (80 Stunden pro Monat)
Bewerbungsfrist: 12. Juni 2026
Student Assistant (Management of Data Science Processes / DEEM Lab, IV-SB-0032-2026) Arbeitgeber: Technische Universität Berlin
Die TU Berlin bietet als Arbeitgeber eine inspirierende und innovative Arbeitsumgebung, die sich auf die Forschung an der Schnittstelle von Datenengineering und maschinellem Lernen konzentriert. Als studentische Hilfskraft im DEEM Lab haben Sie die Möglichkeit, aktiv an bedeutenden wissenschaftlichen Publikationen mitzuwirken und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln. Die TU Berlin fördert eine offene und kollaborative Kultur, die den Austausch von Ideen und die persönliche Entwicklung unterstützt, während sie gleichzeitig ein attraktives Gehalt von 15,08 Euro pro Stunde bietet.
Kontaktdaten:
Technische Universität Berlin Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Student Assistant (Management of Data Science Processes / DEEM Lab, IV-SB-0032-2026) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze Networking-Events oder Online-Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und deine Antworten übst. Zeige, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein gutes Verständnis für die Werte und Ziele des DEEM Labs.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Science! Teile deine eigenen Projekte oder Beiträge zu Open-Source-Projekten, um zu zeigen, dass du aktiv in der Community bist und dein Wissen ständig erweiterst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Student Assistant (Management of Data Science Processes / DEEM Lab, IV-SB-0032-2026) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach deiner Persönlichkeit und deinem Interesse an der Datenwissenschaft, also lass das in deinen Worten durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Erfahrungen mit Machine Learning und Datenwissenschaft. Wenn du an Wettbewerben wie Kaggle teilgenommen hast oder mit bestimmten Bibliotheken gearbeitet hast, erwähne das unbedingt – das zeigt uns, dass du weißt, wovon du sprichst!
Sprache ist wichtig:Achte darauf, dass deine Bewerbung in gutem Deutsch oder Englisch verfasst ist. Wenn du in einer der beiden Sprachen nicht ganz sicher bist, scheue dich nicht, dir Hilfe zu holen. Wir schätzen die Bereitschaft, neue Sprachkenntnisse zu erwerben!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! Das macht es für uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass wir deine Unterlagen schnell finden können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität Berlin vorbereitet
✨Mach dich mit den Grundlagen vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, die Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenverarbeitung zu wiederholen. Verstehe die Konzepte, Modelle und Workflows, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, damit du im Gespräch sicher auftreten kannst.
✨Praktische Erfahrungen hervorheben
Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen vor, die deine Fähigkeiten in der Implementierung von ML-Pipelines in Python zeigen. Wenn du an Kaggle-Wettbewerben teilgenommen hast oder an Benchmark-Designs gearbeitet hast, bring diese Erfahrungen ins Gespräch ein!
✨Fragen vorbereiten
Überlege dir einige Fragen, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Erwartungen und Herausforderungen im DEEM Lab zu erfahren. Fragen zur Teamdynamik oder zu aktuellen Projekten sind immer gut!
✨Sprich über deine Sprachkenntnisse
Da gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse gefordert sind, sei bereit, über deine Sprachfähigkeiten zu sprechen. Wenn du noch nicht perfekt bist, zeige deine Bereitschaft, die fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben. Das zeigt Engagement und Lernbereitschaft!
