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Werkstudent im Bereich Data Science / NLP (m/w)

full-time Ginkgo Analytics Hamburg

We are hiring!

Werkstudent im Bereich Data Science / NLP (m/w)

für ein wegweisendes Legal Tech Produkt!

Wir sind ein Analytics Spin-Off einer global agierenden Boutiqueberatung mit Sitz in Hamburg. Wir beraten primär DAX und Fortune Global 500 Unternehmen zu Fragen in den Bereichen Data Analytics, Big Data und Machine Learning und liefern produktive Lösungen mit Mehrwert. Wir bieten ein internationales Arbeitsumfeld mit agilen Teams und kreativen Startup-Methoden sowie eine überdurchschnittliche Vergütung und zahlreiche Zusatzleistungen.

Du wirst Teil unseres Produktentwicklungsteams und arbeitest in Hamburg zusammen mit unseren Experten im Bereich Legal Tech und Natural Language Processing.

Wir suchen Dich!

  • Analytischer, kreativer Denker
  • Laufendes Studium mit abgeschlossenem Bachelor
  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science und Big Data
  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Anwendung von Analysetechniken in den Bereichen Data Mining, Statistical Modelling, Machine Learning oder Deep Learning
  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Programmierung in Python
  • Kenntnis der gängigen Bibliotheken im Bereich Texterkennung (Python, CoreNLP, SpaCy, BERT, Flair etc.)
  • Idealerweise Kenntnis der gängigen Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
  • Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch

Aufgaben:

  • Analysieren des Geschäftsproblems (Vertragsmanagement)
  • Sammlung und Analyse der benötigten Daten (hauptsächlich Textdokumente)
  • Datenaufbereitung und -validierung
  • Trainingsdaten anlegen (falls erforderlich)
  • Modellierung und Validierung des maschinellen Lernmodells und des neuronalen Netzes
  • Anwendung von Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens auf Probleme aus dem Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung
  • Laufenden Dienst als API bereitstellen (REST)
  • Technische Dokumentation und Benutzerdokumentation erstellen

http://www.ginkgo-analytics.com
published: Jan. 8, 2020

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