Wir sind ein Startup fΓΌr Sprachassistenten und KΓΌnstliche Intelligenz aus Karlsruhe und entwickeln moderne Technologien fΓΌr Spracherkennung und natΓΌrlichsprachliche Assistenzsysteme.
Ein Schwerpunkt von KENBUN ist die automatische Spracherkennung (Speech-to-Text) im industriellen und medizinischen Umfeld. FΓΌr Deutsch verfΓΌgen wir bereits ΓΌber sehr leistungsfΓ€hige Modelle. Aktuell bauen wir unsere franzΓΆsische Spracherkennung weiter aus und verfΓΌgen dafΓΌr ΓΌber umfangreiche TrainingsdatensΓ€tze mit mehreren Millionen Beispielen.
FΓΌr die QualitΓ€t dieser Daten ist sprachliches DetailverstΓ€ndnis entscheidend: Sind Audio und Transkription wirklich korrekt? Werden Zahlen richtig geschrieben? Gibt es systematische Probleme mit Homophonen, zusammengezogenen WΓΆrtern oder anderen Besonderheiten der franzΓΆsischen Sprache? Und welche Fehlermuster zeigt unser aktuelles Spracherkennungsmodell im praktischen Einsatz?
Zur UnterstΓΌtzung suchen wir eine:*n Werkstudent:*in mit sehr guten FranzΓΆsischkenntnissen und soliden Python-Kenntnissen. Der Schwerpunkt der TΓ€tigkeit liegt auf sprachwissenschaftlicher QualitΓ€tskontrolle mit bestehenden DatensΓ€tzen und Modellen. Du arbeitest selbststΓ€ndig mit unseren Tools und Daten, wirst dabei aber eng von unserem technischen und wissenschaftlichen Team begleitet.
Wenn Du zusΓ€tzlich Interesse an Machine Learning und Speech-to-Text-Modellen hast, kannst Du Dich gerne auch in weiterfΓΌhrende Themen wie Evaluation oder Modelltraining einarbeiten. Voraussetzung ist das jedoch nicht β wichtiger sind uns Dein SprachgefΓΌhl, Deine analytische Arbeitsweise und Deine FΓ€higkeit, mit Python strukturiert Daten zu untersuchen.
Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Aufgaben
- ΓberprΓΌfung franzΓΆsischer Audio- und Textdaten auf sprachliche und systematische Fehler
- Analyse bestehender DatensΓ€tze mit Python und unseren vorhandenen Tools
- Identifikation und Kategorisierung typischer Fehlermuster, z. B. bei Zahlen, Homophonen oder zusammengezogenen WΓΆrtern
- Interaktives Testen unserer franzΓΆsischen Speech-to-Text-Modelle durch eigene Spracheingaben
- Optional: Mitarbeit bei Evaluation, Modelltraining oder weiteren Machine-Learning-Themen
Qualifikation
- FranzΓΆsisch auf nahezu muttersprachlichem Niveau (C2 oder vergleichbar)
- Deutsch oder Englisch mindestens auf B2-Niveau
- Solide Python-Kenntnisse: Du kannst bestehende Skripte verstehen, kleinere Anpassungen vornehmen und selbststΓ€ndig mit DatensΓ€tzen arbeiten
- Sehr gutes SprachgefΓΌhl und Freude daran, sprachliche Besonderheiten und Fehler systematisch zu untersuchen
- Strukturierte, sorgfΓ€ltige und selbststΓ€ndige Arbeitsweise
- Interesse an Spracherkennung, Sprachdaten oder Natural Language Processing von Vorteil
- Machine-Learning-Erfahrung ist willkommen, aber keine Voraussetzung
- Aktueller Wohn- bzw. Aufenthaltsort in Deutschland und Berechtigung zur BeschΓ€ftigung in Deutschland
Benefits
- Arbeit an realen Speech-to-Text-Systemen und groΓen SprachdatensΓ€tzen
- Einblick in State-of-the-Art Methoden aus Speech Processing und Deep Learning
- MΓΆglichkeit, bei Interesse von erfahrenen Machine-Learning- und Speech-Experten zu lernen
- UnterstΓΌtzung bei der Entfaltung Deines Potenzials durch individuelle FΓΆrderung
- Kompetente, individuelle Betreuung durch unser wissenschaftliches und technisches Team
- Exzellente ArbeitsatmosphΓ€re in einem hochmotivierten Team
- Flexible, vollstΓ€ndig remote mΓΆgliche TΓ€tigkeit innerhalb Deutschlands
Gemeinsam GroΓes erreichen, mutig neue Wege gehen
und ein Arbeitsumfeld schaffen, in dem sich jeder entfalten kann.
Du hast Lust, die Zukunft mitzugestalten und etwas zu bewegen? Dann bewirb dich jetzt!
Dein Ansprechpartner: Dr.-Ing. Simon Ottenhaus
Wir freuen uns auf deine Bewerbung.
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