Werkstudent*in (w/m/d) - Data Science & Deep-Learning im Kontext Sprachassistenzsysteme - Karlsruhe oder remote
- Role
- AI / ML
- Company size
- Startup
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Werkstudent(in) für Data Science / Deep Learning mit Schwerpunkt Speech-to-Text. Erforderlich: Französisch auf nahezu muttersprachlichem Niveau (C2) und solide Python-Kenntnisse. Einsatz in Karlsruhe oder remote innerhalb Deutschlands; aktueller Wohnort in Deutschland und Beschäftigungsberechtigung erforderlich.
Core skills
Optional skills
Optional languages
Wir sind ein Startup für Sprachassistenten und Künstliche Intelligenz aus Karlsruhe und entwickeln moderne Technologien für Spracherkennung und natürlichsprachliche Assistenzsysteme.
Ein Schwerpunkt von KENBUN ist die automatische Spracherkennung (Speech-to-Text) im industriellen und medizinischen Umfeld. Für Deutsch verfügen wir bereits über sehr leistungsfähige Modelle. Aktuell bauen wir unsere französische Spracherkennung weiter aus und verfügen dafür über umfangreiche Trainingsdatensätze mit mehreren Millionen Beispielen.
Für die Qualität dieser Daten ist sprachliches Detailverständnis entscheidend: Sind Audio und Transkription wirklich korrekt? Werden Zahlen richtig geschrieben? Gibt es systematische Probleme mit Homophonen, zusammengezogenen Wörtern oder anderen Besonderheiten der französischen Sprache? Und welche Fehlermuster zeigt unser aktuelles Spracherkennungsmodell im praktischen Einsatz?
Zur Unterstützung suchen wir eine:*n Werkstudent:*in mit sehr guten Französischkenntnissen und soliden Python-Kenntnissen. Der Schwerpunkt der Tätigkeit liegt auf sprachwissenschaftlicher Qualitätskontrolle mit bestehenden Datensätzen und Modellen. Du arbeitest selbstständig mit unseren Tools und Daten, wirst dabei aber eng von unserem technischen und wissenschaftlichen Team begleitet.
Wenn Du zusätzlich Interesse an Machine Learning und Speech-to-Text-Modellen hast, kannst Du Dich gerne auch in weiterführende Themen wie Evaluation oder Modelltraining einarbeiten. Voraussetzung ist das jedoch nicht – wichtiger sind uns Dein Sprachgefühl, Deine analytische Arbeitsweise und Deine Fähigkeit, mit Python strukturiert Daten zu untersuchen.
Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Aufgaben
Überprüfung französischer Audio- und Textdaten auf sprachliche und systematische Fehler Analyse bestehender Datensätze mit Python und unseren vorhandenen Tools Identifikation und Kategorisierung typischer Fehlermuster, z. B. bei Zahlen, Homophonen oder zusammengezogenen Wörtern Interaktives Testen unserer französischen Speech-to-Text-Modelle durch eigene Spracheingaben Optional: Mitarbeit bei Evaluation, Modelltraining oder weiteren Machine-Learning-Themen
Qualifikation
Französisch auf nahezu muttersprachlichem Niveau (C2 oder vergleichbar) Deutsch oder Englisch mindestens auf B2-Niveau Solide Python-Kenntnisse: Du kannst bestehende Skripte verstehen, kleinere Anpassungen vornehmen und selbstständig mit Datensätzen arbeiten Sehr gutes Sprachgefühl und Freude daran, sprachliche Besonderheiten und Fehler systematisch zu untersuchen Strukturierte, sorgfältige und selbstständige Arbeitsweise Interesse an Spracherkennung, Sprachdaten oder Natural Language Processing von Vorteil Machine-Learning-Erfahrung ist willkommen, aber keine Voraussetzung Aktueller Wohn- bzw. Aufenthaltsort in Deutschland und Berechtigung zur Beschäftigung in Deutschland
Benefits
Arbeit an realen Speech-to-Text-Systemen und großen Sprachdatensätzen Einblick in State-of-the-Art Methoden aus Speech Processing und Deep Learning Möglichkeit, bei Interesse von erfahrenen Machine-Learning- und Speech-Experten zu lernen Unterstützung bei der Entfaltung Deines Potenzials durch individuelle Förderung Kompetente, individuelle Betreuung durch unser wissenschaftliches und technisches Team Exzellente Arbeitsatmosphäre in einem hochmotivierten Team Flexible, vollständig remote mögliche Tätigkeit innerhalb Deutschlands
Gemeinsam Großes erreichen, mutig neue Wege gehen und ein Arbeitsumfeld schaffen, in dem sich jeder entfalten kann.
Du hast Lust, die Zukunft mitzugestalten und etwas zu bewegen? Dann bewirb dich jetzt!
Dein Ansprechpartner: Dr.-Ing. Simon Ottenhaus
Wir freuen uns auf deine Bewerbung.
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What you'll do
- Überprüfung französischer Audio- und Textdaten auf sprachliche und systematische Fehler
- Analyse bestehender Datensätze mit Python und vorhandenen Tools
- Identifikation und Kategorisierung typischer Fehlermuster (z. B. Zahlen, Homophone, zusammengezogene Wörter)
- Interaktives Testen der französischen Speech-to-Text-Modelle durch eigene Spracheingaben
- Optional: Mitarbeit bei Evaluation, Modelltraining oder weiteren Machine-Learning-Themen
What they require
- Französisch auf nahezu muttersprachlichem Niveau (C2 oder vergleichbar)
- Deutsch oder Englisch mindestens auf B2-Niveau
- Solide Python-Kenntnisse: bestehende Skripte verstehen, kleinere Anpassungen vornehmen und selbstständig mit Datensätzen arbeiten
- Sehr gutes Sprachgefühl sowie strukturierte, sorgfältige und selbstständige Arbeitsweise
- Aktueller Wohn- bzw. Aufenthaltsort in Deutschland und Berechtigung zur Beschäftigung in Deutschland
Benefits
- Arbeit an realen Speech-to-Text-Systemen und großen Sprachdatensätzen
- Einblick in State-of-the-Art-Methoden aus Speech Processing und Deep Learning
- Möglichkeit, von erfahrenen Machine-Learning- und Speech-Experten zu lernen
- Individuelle Förderung und kompetente Betreuung durch wissenschaftliches und technisches Team
- Flexible, vollständig remote mögliche Tätigkeit innerhalb Deutschlands
Wir sind ein Startup für Sprachassistenten und Künstliche Intelligenz aus Karlsruhe und entwickeln moderne Technologien für Spracherkennung und natürlichsprachliche Assistenzsysteme. Ein Schwerpunkt von KENBUN ist die automatische Spracherkennung (Speech-to-Text) im industriellen und medizinischen Umfeld. Für Deutsch verfügen wir bereits über sehr leistungsfähige Modelle. Aktuell bauen wir unsere französische Spracherkennung weiter aus und verfügen dafür über umfangreiche Trainingsdatensätze mit mehreren Millionen Beispielen. Für die Qualität dieser Daten ist sprachliches Detailverständnis entscheidend: Sind Audio und Transkription wirklich korrekt? Werden Zahlen richtig geschrieben? Gibt es systematische Probleme mit Homophonen, zusammengezogenen Wörtern oder anderen Besonderheiten der französischen Sprache? Und welche Fehlermuster zeigt unser aktuelles Spracherkennungsmodell im praktischen Einsatz?