dida

Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin

Berlin working_student part-time Hybrid
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Job Description

Wir haben uns vom ersten Tag an unsere Neugierde bewahrt, das heißt, wir wollen lernen und Neues entdecken. Dabei gehen wir im Team sehr sensibel miteinander um. Wir sind nicht hierarchisch organisiert, sondern arbeiten in Zirkeln zusammen. Wenn Du mehr über unsere Projekte erfahren willst, findest du hier zwei Beispiele. Schätzung der Anzahl von Sonnenkollektoren, die auf ein Dach passen (Computer Vision): Anhand eines Satellitenbildes und eines Bodenbildes eines Hauses sollen bestimmte Elemente eines Daches (einschließlich Hindernisse, Dachgauben usw.) automatisch erkannt werden, um herauszufinden, wie viele Sonnenkollektoren darauf passen. Dies beinhaltet die Ableitung von 3D-Informationen aus 2D-Bildern, um die Dachneigung zu ermitteln. Erkennen, Klassifizieren und Vorschlagen der rechtlichen Wirksamkeit von Textabschnitten (NLP): Automatisches Durchgehen von Tausenden von Rechtsdokumenten mit dem Ziel, bestimmte Absätze zu klassifizieren und ihre rechtliche Wirksamkeit zu überprüfen. Dies beinhaltet die Konvertierung von Scans in Text, die Entwicklung eines Etikettierungsschemas (Problemmodellierung) und die automatische Erkennung verschiedener Absätze, bevor die Inferenzaufgabe in Angriff genommen wird.

Frequently Asked Questions

What does the Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin role at dida involve?

The Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin position at dida in Berlin is a working_student part-time role. Wir haben uns vom ersten Tag an unsere Neugierde bewahrt, das heißt, wir wollen lernen und Neues entdecken. Dabei gehen wir im Team sehr sensibel miteinander um. Wir sind nicht hierarchisch organisiert, sondern arbeiten in Zirkeln zusammen. Wenn Du mehr über unsere Projekte erfahren willst, findest du hier zwei Beispiele. Schätzung der Anzahl von Sonnenkollektoren, die auf ein Dach passen (Computer Vision): Anhand eines Satellitenbildes und eines Bodenbildes eines Hauses sollen bestimmte Elemente eines Daches (einschließlich Hindernisse, Dachgauben usw.) automatisch erkannt werden, um herauszufinden, wie viele Sonnenkollektoren darauf passen. Dies beinhaltet die Ableitung von 3D-Informationen aus 2D-Bildern, um die Dachneigung zu ermitteln.

What skills are required for Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin at dida?

Key skills for this role include: Machine Learning, NLP, Computer Vision.

What is the salary for Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin at dida?

The salary for this position is not publicly listed. You can negotiate during the interview process. Check Glassdoor or Levels.fyi for estimates.

Is the Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin position at dida remote or on-site?

This position is Hybrid. Expect a combination of office and remote work, typically based in Berlin.

How do I apply for Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin at dida?

You can apply for this position directly through the employer's careers page. Click the 'Apply Now' button on this page to be redirected to the original listing. Make sure your resume is ATS-optimized. Use SpotChange's free ATS test to check.

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About This Role

Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin at dida is a working_student part-time ai & machine learning position in Berlin. Key skills include Machine Learning, NLP, Computer Vision. Education: Bachelor's Degree preferred. Experience: 3+ years.

This role is classified as hybrid and is suitable for mid level-level professionals. Ghost Score 20/100 (Probably Active) indicates this listing is probably active with recent employer engagement.

To apply, visit the official application page through the Apply Now button above. SpotChange Jobs provides AI-powered career tools including resume optimization, ATS testing, interview preparation, and salary negotiation assistance.