Deine Aufgaben
Ziel ist es, ein prototypisches System zur Analyse und Klassifikation von Störungsfalldaten zu entwickeln. Dies umfasst unter anderem:
- die Aufbereitung und Vorverarbeitung textbasierter Störungsfalldaten
- den Einsatz geeigneter NLP-Methoden (z. B. Embeddings, Clustering, Klassifikation)
- die Entwicklung und Evaluierung von Modellen zur automatisierten Kategorisierung und Ähnlichkeitsbewertung
- die Visualisierung der Ergebnisse
Dein Profil
Du studierst eines der folgenden Fächer:
- Informatik
- Wirtschaftsingenieurwesen
- Maschinenbau
- Produktionstechnik
oder ein ähnliches Fach.
Du bringst mit:
- Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz, insbesondere Natural Language Processing
- Gute Programmierkenntnisse in Python
- Analytisches Denkvermögen und eine strukturierte Arbeitsweise
Wir bieten
- eigenverantwortliches Arbeiten
- flexible Arbeitszeiten
- gut ausgestattete Arbeitsplätze
- Home-Office nach Absprache
- Versuchsdurchführung
- ggf. langfristige Zusammenarbeit
Ansprechperson:
Ardita Krasniqi, M.Sc.
Spin-Off Quvas
krasniqi@iph-hannover.de
