Studentische Hilfskraft (m/w/d) am Lehrstuhl für Maschinelles Lernen
mit einer Arbeitszeit von 30 Stunden pro Monat für eine Beschäftigungsdauer von einem Jahr zu besetzen. Die Vergütung erfolgt nach den üblichen Stundensätzen für Studentische Hilfskräfte.
Ihre Aufgaben:
- Implementierung, Ausbau und Verbesserung eines Chatbots für die Forschungsergebnisse des TRR 374, insbesondere mit Hilfe von Tools wie Llamaindex und Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Unterstützung bei der Datenauswertung und Präsentation in gemeinsamen Forschungsprojekten des Lehrstuhls und des TRR 374
Unsere Anforderungen:
- Immatrikulation mindestens im 2. Fachsemester an einer deutschen Hochschule für ein Studium, dass zu einem berufsqualifizierenden Abschluss führt
- Gute Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen
- Programmierkenntnisse in Python
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeit
- Idealerweise Vorkenntnisse in LLMs und Tools wie LlamaIndex
Wir bieten Ihnen:
- Fachliche Fortbildungsmöglichkeiten im Bereich Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
- Die Chance, ein eigenes Projekt im Bereich KI zu entwickeln und voranzutreiben Die Universität Regensburg strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf.
Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an Frau Prof. Merle Behr (E-Mail merle.behr@ur.de/Telefon 0941 943-68510).
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse), die Sie bitte in einer PDF-Datei bis zum 07.01.2025 per E-Mail an merle.behr@ur.de senden.
Mehrere Studentische Hilfskräfte (m/w/d) am Lehrstuhl für Maschinelles Lernen
mit einer Arbeitszeit von mind. 34 Stunden pro Monat für eine Beschäftigungsdauer von 6 Monaten ab dem 1. April 2025 zu besetzen. Die Vergütung erfolgt nach den üblichen Stundensätzen für studentische Hilfskräfte.
Ihre Aufgaben:
- Betreuung von Studierenden in Übungsgruppen der Vorlesung “Maschinelles Lernen“ (4. Semester Bachelor Informatik und Data Science)
- Unterstützung bei der Erstellung von Übungsaufgaben
- Unterstützung bei der Koordination und Organisation der Lehrveranstaltung
Unsere Anforderungen:
- Immatrikulation mindestens im 2. Fachsemester an einer deutschen Hochschule für ein Studium, dass zu einem berufsqualifizierenden Abschluss führt
- Gute Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen, Statistik und Stochastik • Programmierkenntnisse in Python oder R
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeit und gute Englischkenntnisse
- Idealerweise sind Sie in einem Masterstudiengang mit hohen quantitativen Anteilen eingeschrieben (z.B. Mathematik, Informatik, Computational Science oder Physik)
Wir bieten Ihnen:
- Möglichkeit der fachlichen Fortbildung im Bereich Maschinelles Lernen
- Erwerb von Lehrerfahrungen im Umgang mit Studierenden
Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an Frau Prof. Merle Behr (E-Mail merle.behr@ur.de/ Telefon 0941 943-68510).
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse), die Sie bitte in einer PDF-Datei bis zum 15.01.2025 per E-Mail an merle.behr@ur.de senden.