
Studentische Hilfskraft (w/m/d)
Einführung
Als studentische Hilfskraft unterstützt du bei Lehrtätigkeiten und empirischen Studien zur Optimierung von Musikdatenanalyse mittels künstlicher Intelligenz. Du arbeitest am Lehrstuhl für Methodik der Künstlichen Intelligenz und hast die Möglichkeit, an Spitzenforschung im Bereich der menschzentrierten Künstlichen Intelligenz teilzunehmen. Gute Programmierkenntnisse in Java, Python oder Matlab sind erforderlich, ebenso wie Basiswissen in der Musiktheorie. Erfahrung in den Forschungsgebieten maschinelles Lernen und Optimierung sind von Vorteil. Die Stelle ist als studentische Hilfskraft befristet und umfasst eine wöchentliche Arbeitszeit von 8 Stunden.
Aufgaben
- Implementierung von AMUSE-Erweiterungen (Integration neuer Plugins für Merkmalsextraktion und Klassifikation, Verbesserung der Benutzerschnittstelle, Dokumentation)
- Mitwirkung bei Forschungsstudien, z.B. bei der Optimierung der Musikklassifikation mithilfe der neuronalen Architektursuche, Beteiligung an den Konferenz- und Zeitschriften-Veröffentlichungen
- Unterstützung in der Organisation von Lehrveranstaltungen (Test von neuen Anwendungen, Korrektur von Abgaben und Code-Review, Entwicklung eigener Ideen)
- Unterstützung bei der Implementierung von Demos / Beteiligung an Schulprojekten, wie B. Schülerlabor Informatik - InfoSphere
Vorraussetzungen
- Gute Programmierkenntnisse in mindestens einer der folgenden Sprachen: Java, Python, Matlab
- Bereitschaft, sich in weitere Programmiersprachen einzuarbeiten
- Begeisterung für Musik und Basiswissen in der Musiktheorie (Beherrschen eines Musikinstruments nicht notwendig, aber vorteilhaft)
- Etwas Erfahrung in den Forschungsgebieten maschinelles Lernen und Optimierung (z. B. Besuch von einschlägigen Vorlesungen oder Seminaren, Erfahrung in Frameworks wie Keras, WEKA, scikit-learn)
- Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule
Verweise auf baito
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