Werkstudent Data QA & Algorithm Benchmarking (m/w/d)

syte benutzt komplexe Algorithmen, die auf Basis von 3D-Punktwolken und 3D-Modellen Gebäudemetriken ausrechnen. Typische Beispiele für relevante Metriken sind Geschossfläche, Anzahl Geschosse, Volumen und Gebäudehöhen. Um schnelle Entwicklungszyklen zu gewährleisten, und Änderungen an den Algorithmen auf Knopfdruck quantitativ und automatisiert bewerten zu können, ist syte auf hochwertige QA-Daten angewiesen. Um diesen Datensatz systematisch auszubauen und zu härten und damit die Grundlage, auf der unsere Algorithmen gemessen werden, zu entwickeln, suchen wir dich als Werkstudent Data QA & Algorithm Benchmarking (m/w/d) zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Münster.

Deine Aufgaben

• Ground Truth Audit: Du evaluierst die Korrektheit bestehender Testdaten und ermittelst hierfür neue Metriken, die wir zur Evaluation unserer Algorithmen verwenden können.
• Edge Cases jagen: Du ermittelst neue Testdaten für schwierige Gebäude (z.B. komplexe Dachformen, Bäume über den Dächern) und integrierst diese in den Gesamtdatensatz.
• Data Sourcing: Du ermittelst potenzielle Quellen für neue Testdatensätze und integrierst diese möglichst automatisiert.
• Benchmarking & Insights: Du führst unsere Benchmarking-Pipelines aus, um sowohl die Algorithmen als auch die Qualität der Daten quantitativ zu bewerten. Die Ergebnisse dieser Analysen visualisierst und kommunizierst du verständlich, sodass sich daraus Handlungsempfehlungen ableiten.
• Pipeline Engineering: Du implementierst und testest Verbesserungen in den Benchmarking-Pipelines und den Parametern der Algorithmen.

• Dein Studium: Du studierst in einem höheren Bachelorsemester oder ersten Mastersemester (Geo-/Wirtschafts-)Informatik oder hast einen Schwerpunkt in Data Science/Statistik. Du hast auch einen gültigen Immatrikulationsnachweis.
• Analytische Fähigkeiten: Du arbeitest dich gerne tief in Daten ein und begeisterst dich für die statistische Analyse der Daten.
• Neugierde für die komplexe Daten: Dir gefällt die Arbeit an und das Nachvollziehen von komplexeren Algorithmen in einer anspruchsvollen Domäne.
• Teamfähigkeit: Du arbeitest mit hohem Qualitätsanspruch und kannst dich gut im Team koordinieren.
• Sprachkenntnisse: Du sprichst verhandlungssicheres Deutsch (mind. C1) und fließend Englisch (mind. B2).
• Pluspunkt: Du hast Vorerfahrungen in den Bereichen Architektur oder PropTech und erste Programmiererfahrungen mit Python.

• Einstiegstermin: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
• Einsatzort: Münster (ca. 1 Tag pro Woche im Office)
• Anstellungsart: Werkstudium (12-20 Std./Woche, Zeiten flexibel)

• Dein attraktives Gehalt: Wir sorgen dafür, dass jeder Aspekt deiner Reise bei syte motivierend ist. Wir kennen deinen Wert!

• Deine Hardware: Unser syte-Team ist mit modernster Hard- und Software ausgestattet.

• Dein Team: Einmal im Quartal trifft sich das gesamte Team für zwei Tage zum Arbeiten und um gemeinsam Erfolge zu feiern.

• Deine Flexibilität: Neben gemeinsamen Workations hast du auch privat die Möglichkeit, aus dem Ausland zu arbeiten.

• Dein Hund im Büro: Dein vierbeiniger Begleiter ist bei uns herzlich willkommen und darf jederzeit mit dir ins Office kommen.

• Dein persönliches Benefit-Budget: 2.200,00 € jährlich für das, was dir wichtig ist:

  • Upskilling: Dir steht jeweils ein Budget für betriebliche als auch für private Weiterbildung zur Verfügung.
  • Equipment: Neben der initialen Ausstattung mit modernster Apple-Hardware erhältst du zusätzlich ein Budget für die Ausstattung deines Arbeitsplatzes.
  • Steueroptimierte Benefits: Du kannst dein Budget u. a. für steueroptimierte Angebote wie den steuerfreien Sachbezug, einen Internet-Zuschuss, den Mobilitäts-Zuschuss, eine Erholungsbeihilfe oder einen KITA-Zuschuss nutzen.
  • Gesundheit & Wellbeing: Dein Budget kannst du zudem für alles einsetzen, was Körper und Geist guttut, so z. B. für eine Urban Sports Club Mitgliedschaft, Physiotherapie, Urlaubsreisen etc.
  • BusinessBike: Durch unsere Zusammenarbeit mit BusinessBike kannst du ganz einfach dein Wunschrad leasen.

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