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

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 Teste