Universität Stuttgart

Web-Development - interaktive Darstellung von Machine Learning Algorithmen

Online seit
19.11.2019 - 14:18
Job-ID
S-2019-11-19-286723
Kategorie

Beschreibung

In vielen Wirtschaftszweigen werden immer mehr Machine Learning (ML) Verfahren angewandt. Bei den meisten ML-Algorithmen handelt es sich allerdings um sogenannte Black-Box-Verfahren, deren Entscheidungen in der Regel nicht konkret nachvollzogen werden können. In vielen Anwendungsfällen, wie z.B. Kreditvergabe oder Medizin ist Erklärbarkeit allerdings unerlässlich für die zuverlässige Anwendung dieser Black-Box-Verfahren. Auch kann durch erklärbare Modelle Akzeptanz und ein größeres Vertrauen in ML-Verfahren erzielt werden.

Ihre Aufgaben bei uns umfassen:

  • Während deiner Tätigkeit unterstützt du bei der Umsetzung einer Software-Toolbox, die Methoden zur Erklärung von „Black-Box“-Modellen bereitstellt
  • Hierbei liegt der Fokus auf der interaktiven Darstellung verschiedener Machine Learning Modelle
  • Diese sollen sowohl via REST bereitgestellt werden, als auch grafisch aufbereitet und mit Zusatzinformationen angereichert werden
  • Unterstützung bei der Programmierung und Konzeptionierung einer Web-Anwendung (Front- und Backend)
  • Frontend: interaktive Darstellung von ML-Verfahren
  • Backend: Datenbereitstellung & Training von ML-Modellen

Ausschreibung für die Fachrichtungen:

  • Informatik; Kommunikationswissenschaften; Mediendesign; Softwaredesign; Softwareengineering; technische Informatik

Anforderungsprofil

  • Erfahrung und Interesse an der Entwicklung von Webanwendungen, insbesondere Kenntnisse in JavaScript/Angular 4+ und git
  • Erste Erfahrung in Python/Flask sowie REST hilfreich
  • strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und analytisches Denkvermögen
  • sehr gute Deutsch-/Englischkenntnisse

Art der Beschäftigung

Werkstudent(in)

Kontaktdaten

Ansprechpartner
Herr Florian Eiling
Einsatzort
Allmandring
35
70569 Stuttgart
Deutschland
Telefon
+49 711 2384723894723894
E-Mail

Weitere Informationen

Institut / Einrichtung
IFF
Zeitraum der Beschäftigung
nach Vereinbarung
Bewerbungsfristende
Dienstag, 17. Dezember 2019 - 23:59