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.
Machine Learning Working Student (all genders) - Hybrid, Berlin
Berlin
Teilzeit
Werkstudierende
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Über uns
dida ist ein Softwareunternehmen mit dem Schwerpunkt Machine Learning, das sich mit spannenden Problemen zum Beispiel in den Bereichen Computer Vision und Natural Language Processing beschäftigt. Unser Team befasst sich mit angewandten Problemen für verschiedene Kunden, indem es die neuesten wissenschaftlichen Fortschritte (vor allem im Bereich Deep Learning) nutzt und glaubt, dass forschungsorientiertes Denken dabei helfen kann, Probleme in der realen Welt effizienter zu lösen.
dida steht für Chancengleichheit, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischem Hintergrund oder Behinderung. Wir ermutigen alle, insbesondere Frauen, People of Color und Menschen mit Behinderungen, sich bei der dida zu bewerben.