Werkstudent*in (w/m/d) - Data Science & Deep-Learning im Kontext Sprachassistenzsysteme - Karlsruhe oder remote

Status
Open
Remote policy
Remote
Employment type
Not stated
Salary
Not stated
Categories
Remote, Software Development
Tech
pythondataintern
Source
arbeitnow
First observed
2026-08-25 12:01 UTC
Last seen
2026-08-25 12:01 UTC
Source claims posted
2026-08-25 11:01 UTC
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What the posting says

Wir sind ein Startup für Sprachassistenten und Künstliche Intelligenz aus Karlsruhe und entwickeln moderne Technologien für Spracherkennung und natürlichsprachliche Assistenzsysteme.

Ein Schwerpunkt von KENBUN ist die automatische Spracherkennung (Speech-to-Text) im industriellen und medizinischen Umfeld. Für Deutsch verfügen wir bereits über sehr leistungsfähige Modelle. Aktuell bauen wir unsere französische Spracherkennung weiter aus und verfügen dafür über umfangreiche Trainingsdatensätze mit mehreren Millionen Beispielen.

Für die Qualität dieser Daten ist sprachliches Detailverständnis entscheidend: Sind Audio und Transkription wirklich korrekt? Werden Zahlen richtig geschrieben? Gibt es systematische Probleme mit Homophonen, zusammengezogenen Wörtern oder anderen Besonderheiten der französischen Sprache? Und welche Fehlermuster zeigt unser aktuelles Spracherkennungsmodell im praktischen Einsatz?

Zur Unterstützung suchen wir eine:*n Werkstudent:*in mit sehr guten Französischkenntnissen und soliden Python-Kenntnissen. Der Schwerpunkt der Tätigkeit liegt auf sprachwissenschaftlicher Qualitätskontrolle mit bestehenden Datensätzen und Modellen. Du arbeitest selbstständig mit unseren Tools und Daten, wirst dabei aber eng von unserem technischen und wissenschaftlichen Team begleitet.

Wenn Du zusätzlich Interesse an Machine Learning und Speech-to-Text-Modellen hast, kannst Du Dich gerne auch in weiterführende Themen wie Evaluation oder Modelltraining einarbeiten. Voraussetzung ist das jedoch nicht – wichtiger sind uns Dein Sprachgefühl, Deine analytische Arbeitsweise und Deine Fähigkeit, mit Python strukturiert Daten zu untersuchen.

Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Aufgaben

Überprüfung französischer Audio- und Textdaten auf sprachliche und systematische Fehler

Analyse bestehender Datensätze mit Python und unseren vorhandenen Tools

Identifikation und Kategorisierung typischer Fehlermuster, z. B. bei Zahlen, Homophonen oder zusammengezogenen Wörtern

Interaktives Testen unserer französischen Speech-to-Text-Modelle durch eigene Spracheingaben

Optional: Mitarbeit bei Evaluation, Modelltraining oder weiteren Machine-Learning-Themen

Qualifikation

Französisch 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 selbstständig mit Datensätzen arbeiten

Sehr gutes Sprachgefühl und Freude daran, sprachliche Besonderheiten und Fehler systematisch zu untersuchen

Strukturierte, sorgfältige und selbstständige 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 Beschäftigung in Deutschland

Benefits

Arbeit an realen Speech-to-Text-Systemen und großen Sprachdatensätzen

Einblick in State-of-the-Art Methoden aus Speech Processing und Deep Learning

Möglichkeit, bei Interesse von erfahrenen Machine-Learning- und Speech-Experten zu lernen

Unterstützung bei der Entfaltung Deines Potenzials durch individuelle Förderung

Kompetente, individuelle Betreuung durch unser wissenschaftliches und technisches Team

Exzellente Arbeitsatmosphäre in einem hochmotivierten Team

Flexible, vollständig remote mögliche Tätigkeit innerhalb Deutschlands

Gemeinsam Großes 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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  1. *
    #357784 2026-08-25 12:01 UTC
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