Werkstudent*in (w/m/d) - Data Science & Deep-Learning im Kontext Sprachassistenzsysteme - Karlsruhe oder remote
TypeRemote job
LocationRemote
Posted2 hours ago
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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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.
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Aufgaben
Überprüfung französischer Audio- und Textdaten auf sprachliche und systematische Fehler
Analyse bestehender Datensätze mit Python und unseren vorhandenen Tools
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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
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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
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Gemeinsam Großes erreichen, mutig neue Wege gehen
und ein Arbeitsumfeld schaffen, in dem sich jeder entfalten kann.
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