Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/ Masterarbeit: »Automatisierte Relevanzanalyse von Förderaufrufen mit NLP-Methoden«
Aufgaben
• Konzeption und Implementierung einer Daten-Pipeline zur automatisierten Erfassung von Förderaufrufen aus öffentlichen Online-Quellen wie Bundesanzeiger und RSS-Feeds • Untersuchung geeigneter NLP-Methoden zur Extraktion relevanter Metadaten wie Förderquoten, Fristen und Budgetrahmen aus Ausschreibungen • Entwicklung und Vergleich mehrerer Ansätze zur automatischen Relevanzbewertung von Förderaufrufen gegenüber einem definierten Kompetenzprofil • Implementierung der Methoden in einer Webanwendung mit Login und Konfigurationsfunktionalität für Kompetenzprofile • Evaluation der untersuchten Ansätze hinsichtlich Bewertungsqualität und Effizienz
Anforderungen
• Studium in Informatik, Data Science, Software-Engineering oder vergleichbare Fachrichtung • Ausgeprägte Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache • Erfahrung mit Docker und Git • Erste Erfahrungen mit NLP-Methoden von Vorteil • Selbstständige Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Teamarbeit • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
Bachelor-/ Masterarbeit: »Automatisierte Relevanzanalyse von Förderaufrufen mit NLP-Methoden«Bachelor-/ Masterarbeit: »Automatisierte Relevanzanalyse von Förderaufrufen mit NLP-Methoden«AachenIPT - Produktionstechnologie
Schlagworte
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