20 beste Stellen als python in darmstadt, he – aktuell auf Personalsuche

Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation
Sichere Informationstechnologie —Darmstadt
- Online-Bewerbung
- Machine Learning
- Python
Masterarbeit zum Thema KI, Prozessoptimierung (w/m/d)
SurTec Deutschland GmbH —Zwingenberg
- Datenanalyse
- Englisch
- Python
- Mitarbeiter-Rabatt
Softwareentwickler (w/m/d) mit Fokus Portallösung und Workflow-Webclient
AWP Consult GmbH —Dietzenbach
- Vollzeit
- SQL
- AWS
- C++
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Master's Thesis: Detection and Segmentation of Suggestive Clothing
Secure Information Technology —Darmstadt
- Master
- Machine Learning
- Python
NBE DMPK Lead (all genders), limited for 2 years
Merck KGaA —Darmstadt
- Doktorat
- Python
- Aufstiegsmöglichkeiten
After-Market Quality Test Engineer (m/f/d)
Da Vinci Engineering GmbH —Raunheim
- Datenanalyse
- Datenbanken
- Python
Werkstudent oder Diplomand in der Optik- und Photonikentwicklung (m/w/d)
Optomet GmbH —Darmstadt
- Per E-Mail
- Englisch
- Python
IT Netzwerk Administrator (all genders)
DATAGROUP Operations GmbH —Neu-Isenburg
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Englisch
- Erfahrung in der IT
- Python
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Masterarbeit: Lokalisierung von Sicherheitsneuronen in Text2Image-Modellen
Sichere Informationstechnologie —Darmstadt
- Online-Bewerbung
- Master
- Machine Learning
- Python
Storage Platform Engineer (Ceph / GPFS)
Terma France SAS —Darmstadt
- Wochenendarbeit möglich
- Hybrides Arbeiten
- Bachelor
- Scripting
- Linux
Direkt bewerben
3 Tage
Softwareentwickler (w/m/d) mit Fokus auf Backend
AWP Consult GmbH —Dietzenbach
- Vollzeit
- SQL
- AWS
- C++
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Solution Engineer (w/m/d) KI-Implementierung
DekaBank Deutsche Girozentrale —Frankfurt (Main) Niederrad
- Master
- APIs
- Künstliche Intelligenz
- Weiterbildungsprogramme
4 Tage
Data Warehouse Experte (m/w/d)*
syntegris information solutions GmbH —Rhein-Main-Gebiet
- 50.000 € – 85.000 € pro Jahr
- Per E-Mail
- Azure
- Oracle
- Englisch
- Erfolgsbeteiligung
- Homeoffice-Möglichkeit
Data Engineer / Software Entwickler *
ADEAL Systems GmbH —Neu-Isenburg
- Vollzeit
- Azure
- Englisch
- Java
- Sprachkenntnisse werden vermittelt
- Weiterbildungsprogramme
DevOps Engineer *
ADEAL Systems GmbH —Neu-Isenburg
- Vollzeit
- Azure
- DevOps
- Englisch
- Sprachkenntnisse werden vermittelt
- Weiterbildungsprogramme
Lead Engineer – Cloud Application Operations & Maintenance (m/f/d)
Segula Technologies —Raunheim
- Vollzeit
- Azure
- DevOps
- AWS
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Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen
Sichere Informationstechnologie —Darmstadt
- Online-Bewerbung
- Machine Learning
- Python
Werkstudent Industrial AI & Process Innovation
JOST-Werke Deutschland GmbH —Neu-Isenburg
- Teilzeit
- Datenanalyse
- Englisch
- Bachelor
- Weiterbildungsprogramme
Duales Studium Informatik | Oktober 2027
DFS Deutsche Flugsicherung GmbH —Langen
- Informatik
- Englisch
- Java
- Weiterbildungsprogramme
Data Engineer (m/w/d)
Controlware GmbH —Dietzenbach
- Vollzeit
- Informatik
- Java
- SQL
- Mitarbeiter-Rabatt
- Weiterbildungsprogramme
3 Tage

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Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation

Sichere Informationstechnologie
Darmstadt

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Details zur Stelle

Qualifikationen

PyTorch
Machine Learning
Computerlinguistik
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Hintergrund/Motivation:
Autorschaftsverifikation (AV) wird in Bereichen wie Forensik, Plagiatserkennung und Fake-News-Detektion eingesetzt, um den wahren Urheber eines Textes zu identifizieren. Ziel der AV ist es, zu klassifizieren, ob zwei oder mehr Texte von demselben Autor verfasst worden sind (Y) oder nicht (N). Wie in den meisten KI-Feldern heutzutage, basieren die leistungsfähigsten Modelle meist auf Transformer-Architekturen.
Während diese kontinuierlich neue Bestleistungen erzielen, beschränkt sich die Anwendung von Methoden zur Explainability (Erklärbarkeit) meist auf etwas ältere Modelle oder Architekturen. Das beschränkt die Anwendbarkeit neuester Methoden in der Praxis.

Ziel:
Das Ziel dieser Arbeit ist es, existierende Explainability-Methoden auf neuere, leistungsfähigere Modelle anzuwenden und dafür gegebenenfalls anzupassen. Des Weiteren sollen die entsprechenden Methoden, falls notwendig, erweitert werden, um auch für fachfremde Personen verständlich zu sein. Dies kann z.b. durch Visualisierungen oder das automatisierte Herausarbeiten der wichtigsten Eingabedaten realisiert werden.

Ergebnisse:
Die Arbeit soll illustrieren, welche Explainability-Ansätze für Transformer-Modelle geeignet sind oder dafür adaptiert werden können.
Außerdem sollen die verschiedenen Explainability-Ansätze verglichen und ggf. kombiniert werden, um ein Explainability-Framework zu erstellen, das in der Praxis angewandt werden kann. Dadurch bieten die Ergebnisse sowohl einen wissenschaftlichen Beitrag zur Erklärbarkeit von modernen Transformer-Modellen, als auch einen direkten praktischen Nutzen in der Anwendung der Methoden.

Hier sorgst Du für Veränderung

Implementierung von einer oder mehr aktuellen Modelle zur Autorschaftsverifikation.
Forschung und Implementierung von einer neuartigen Erklärbarkeitsmethode für Transformer-Modelle im Kontext von AV.
Ausführliche Evaluierung und Vergleich der Methode mit existierenden SOTA-Methoden, auf Standard-Datensätzen (z.B. PAN).

Hiermit bringst Du Dich ein

Kenntnisse im Bereich Machine Learning, idealerweise im Bereich NLP und Transformer-Modelle.
Sehr gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise Erfahrung mit PyTorch oder HuggingFace.
Motivation, sich mit aktuellen Explainability-Ansätzen auseinanderzusetzen.
Wissenschaftliches Interesse an Evaluationsmetriken in modernen KI-Systemen.

Was wir für Dich bereithalten

Selbstständige Arbeitszeiteinteilung
Einblicke in das Schnittfeld von akademischer Forschung und industrieller Anwendung

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht.

Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT

Kennziffer: 82684 Bewerbungsfrist:

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Solution Engineer (w/m/d) KI-Implementierung

Data Warehouse Experte (m/w/d)*

Data Engineer / Software Entwickler *

DevOps Engineer *

Lead Engineer – Cloud Application Operations & Maintenance (m/f/d)

Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen

Werkstudent Industrial AI & Process Innovation

Duales Studium Informatik | Oktober 2027

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