Studentische Hilfskraft - Fokus- ASR und NLP Modellentwicklung für maritime Anwendungen

Das Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML ist eine von über 80 Forschungseinrichtungen der Fraunhofer-Gesellschaft. In praxisorientierten Forschungs- und Entwicklungsprojekten unterstützt das Fraunhofer CML private und öffentliche Auftraggeber aus den Bereichen Hafen, Terminal, Schifffahrt und Logistikdienstleistung bei der Initiierung und Realisierung von Innovationen. Dazu entwickelt und optimiert das Fraunhofer CML Prozesse und Systeme entlang der maritimen Supply Chain.
Die Abteilung Ship and Information Management bietet Ihnen die Möglichkeit der Mitarbeit an interessanten Industrie- und Forschungsprojekten in der maritimen Logistik. Zu den Arbeitsbereichen zählen unter anderem Personal- und Beschaffungsvorgänge, die oftmals große Anteile der Betriebskosten darstellen. Das CML entwickelt und pilotiert für seine Kunden individuelle Lösungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen in Betrieb und Steuerung von Schiffsflotten. Ein besonderer Schwerpunkt der ausgeschriebenen Stelle ist die Unterstützung bei der Weiterentwicklung KI-basierter domänenspezifischer Spracherkennungssysteme (ASR) für den maritimen Bereich, welche auch über Module aus dem Bereich Natural Language Processing (NLP) verfügen.

Was Sie bei uns tun

• Mitarbeit bei der Weiterentwicklung maritimer, mehrsprachiger ASR-Modelle
• Mitwirken bei der Datenverarbeitung und -analyse
• Unterstützen bei der Verbesserung der NLP-Module (Nachrichtenmarkierung, Entitätserkennung usw.)
• Mitwirken bei der Weiterentwicklung des Text-to-Speech (TTS) Moduls
• Literaturrecherche zu innovativen Themen

Was Sie mitbringen

• Bachelor-/Masterstudium in den Bereichen Informatik, Mechatronik, Web-Technologies/Development, Software-Engineering oder ein Studiengang mit vergleichbaren Inhalten sowie eine Reststudienzeit von mindestens 12 Monaten ab dem Tag der Einstellung
• Gute Kenntnisse in der Programmiersprache Python
• Grundkenntnisse über Algorithmen des Maschinellen Lernens (ins. Transformatoren) sind wünschenswert
• Vertrautheit mit Machine-Learning Frameworks (z.B. PyTorch und Tensorflow) von Vorteil
• Kenntnisse in digitaler Signalverarbeitung von Vorteil
• Sehr gute Englischkenntnisse, gute Deutschkenntnisse von Vorteil
• Selbstständiges, ergebnisorientiertes und systematisches Arbeiten
• Engagement, Kommunikationsstärke, Teamfähigkeit und Zuverlässigkeit

Was Sie erwarten können

• Mitarbeit an weiteren innovativen Themen in einem motivierten Team
• Aktives Gestalten der Themen und Mitwirkung am Projektgeschäft
• Gelegenheit, theoretische Kenntnisse und Wissen in die Praxis umzusetzen
• Abwechslungsreiches Aufgabenspektrum in angenehmer Arbeitsatmosphäre
• Flexible, mit dem Studienrhythmus harmonisierende Arbeitszeitgestaltung

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.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 10-18 Stunden.

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.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:
Herr Emin Çağatay Nakilcioğlu
Tel: +49 40 2716461-1408
[email protected]

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich online über das von uns auf dieser Seite zur Verfügung gestellte Bewerbungsformular.

Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen

Kennziffer: 80970Bewerbungsfrist: 30.09.2025