Machine Learning Werkstudent:in/ Praktikant:in (all)

Darf ich vorstellen?

Bei Sonia sind Ärzte erfolgreiche Ärzte. Wir entwickeln und implementieren KI-gestützte Lösungen, die den Arbeitsalltag von Ärzten erleichtern, die Patientenversorgung verbessern und Gesundheitssysteme effizienter machen. Wenn du neugierig, detailorientiert bist und lernen möchtest, wie angewandtes Machine Learning in realen Produkten funktioniert, komm zu uns.

Wir suchen eine:n Werkstudent:in / Praktikant:in zur Unterstützung unseres Machine-Learning-Teams im Bereich Automatic Speech Recognition (ASR) für zahnmedizinische und medizinische Anwendungen. Dies ist eine praxisnahe Rolle mit starkem Fokus auf Datenannotation, Datenqualität und dem Verständnis, wie ASR-Systeme in Produktionsumgebungen bewertet und verbessert werden.

Die Tätigkeit kann hybrid von unseren Büros in Luxemburg oder Berlin ausgeübt werden.

Arbeitszeit: Flexibel (10–20 Stunden pro Woche)
Dauer: 6 Monate (mit möglicher Verlängerung)

Das liegt in deiner Hand

• Datensammlung: Aufzeichnen, annotieren und überprüfen von Sprach- und Transkriptionsdaten für medizinische und zahnmedizinische Anwendungsfälle.
• Qualität der Annotation: Korrigieren von Transkripten, Markieren fachspezifischer Terminologie und Sicherstellen einer hohen Genauigkeit.
• Qualitätskontrolle: Strukturierte Qualitätsprüfungen an annotierten Datensätzen durchführen.
• Modellbewertung: Unterstützung bei der Evaluierung von ASR-Modellen und deren Ergebnissen.
• ML-Einblicke: Lernen, wie ASR- und ML-Systeme in realen Projekten validiert, gemessen und verbessert werden.
• Automatisierung: Unterstützung bei der Automatisierung wiederkehrender Annotation- und Validierungsaufgaben.
• Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit einem produktionsorientierten Machine-Learning-Team.
• Produktimpact: Direkter Beitrag zur Verbesserung eines aktiven Gesundheitsprodukts.

Wir sind ein Match, wenn du das mitbringst

Must Haves

• Studierendenstatus: Eingeschriebene:r Master-Student:in in Informatik, Ingenieurwesen, Linguistik oder einem verwandten Fach.
• Sprachkenntnisse: Fließend Deutsch in Wort und Schrift.
• Detailgenauigkeit: Hohe Genauigkeit und Sorgfalt im Umgang mit Daten.
• Datenumgang: Sicherer Umgang mit strukturierten Datensätzen.
• Programmierung: Kenntnisse in Python.
• ML-Grundlagen: Erfahrung mit Machine Learning oder Deep Learning Konzepten.

• Medizinische Domäne: Vertrautheit mit medizinischer oder zahnmedizinischer Terminologie.
• Annotationserfahrung: Erfahrung mit Datenannotation oder Annotationstools.
• ASR-Kenntnisse: Erfahrung mit Spracherkennung oder Audiodatenauswertung.
• Automatisierungs-Mindset: Interesse an Skripten oder Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.

Warum du es lieben wirst hier zu arbeiten

• Praktische Erfahrung mit ASR- und Machine-Learning-Systemen.
• Ein kollaboratives Team, das Neugier, Lernen und pragmatische Problemlösung schätzt.
• Flexible Arbeitsgestaltung.
• Faire Vergütung für Werkstudent:innen / bezahltes Praktikum.
• Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Machine-Learning-Ingenieur:innen.
• Chance, an Produkten zu arbeiten, die die Zukunft des Gesundheitswesens direkt gestalten.

Zeit, dass wir uns kennenlernen

Wenn du neugierig auf angewandtes Machine Learning bist, gerne mit Daten arbeitest und echte Erfahrungen im Bereich medizinische KI sammeln möchtest, würden wir uns über deine Bewerbung freuen!

Ich bin Margarita und begleite dich durch den Bewerbungsprozess.

Über uns

Bei Sonia bauen wir mehr als nur ein Produkt – wir bauen ein Team, das Ärzt:innen durch KI unterstützt. Um das Gesundheitswesen von morgen mitzugestalten, suchen wir Menschen, die gestalten, hinterfragen und gemeinsam Neues schaffen wollen – und dabei den Spaß nicht vergessen.

Wir sind überzeugt: Teams sind am stärksten, wenn unterschiedliche Perspektiven aufeinandertreffen und gemeinsam an einem Ziel arbeiten. Deshalb heißen wir alle willkommen – unabhängig von Herkunft, Geschlecht, Alter, Religion, Behinderung oder sexueller Identität. Wir freuen uns auf Menschen mit ganz unterschiedlichen Hintergründen, die ihre Perspektive in unsere Mission einbringen möchten.

Bist du dabei?