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Data Scientist •in im Representation Learning

Data Scientist •in im Representation Learning

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAISSankt Augustin, Deutschland
Vor 8 Tagen
Stellenbeschreibung

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa und wurde 2019 in den Kategorien »Forschung« und »öffentlicher Sektor« des Trendence-Absolventenbarometers sowie im Randstad Employer Brand Research als » TOP 1 Arbeitgeber « ausgezeichnet.

Als Teil der größten Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa ist das Fraunhofer IAIS mit Sitz in Sankt Augustin bei Bonn eines der führenden Wissenschaftsinstitute auf den Gebieten Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data in Deutschland und Europa. Mit unseren mehr als 350 Mitarbeitenden entwickeln wir für unsere Fördergeber und Kunden aus der Wirtschaft intelligente Lösungen zur Optimierung von Produkten, Dienstleistungen, Prozessen und Strukturen sowie zur Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle. In der Abteilung Hybrid Intelligence (HI) bündeln wir die Expertise eines engagierten Teams von Wissenschaftler

  • innen und arbeiten in Forschungsprojekten mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie an innovativen Ansätzen und Lösungen für die aktuellen Herausforderungen in der Anwendung.

Unsere zentralen Angebote umfassen ein Multiagentensystem für Wissensmanagement, Recommender Systeme zur Datenprüfung, den LLM Explore Hub zur Optimierung von Anwendungsfällen, den Anonymizer für Textanonymisierung und KI Innovations-Workshops für die Unterstützung von Use Case Implementierungen.

Das Spannende an der Arbeit als Data Scientist

  • in bei uns ist, dass Sie gleichermaßen am Puls der Forschung in Representation Learning arbeiten und die Ergebnisse direkt bei unseren Kund
  • innen in die Anwendung bringen können. So haben Sie etwa die Möglichkeit, neuartige Lösungen zur Erkennung von Widersprüchen oder Übersetzungsfehlern zu entwickeln und im produktiven Einsatz zu erproben.
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