Werkstudent Digital Health Apps (d/w/m)
Berlin, BE, DE, 10405
Ziel der Stelle
In dieser Rolle unterstützt Du am Standort Berlin oder Duderstadt die Digital-Einheit von Ottobock dabei, die digitale Transformation des Medizinsektors aktiv voranzutreiben. Du arbeitest in der spannenden Schnittstelle zwischen unserer Kernorganisation, unseren Kunden und externen Partnern.
Du wirst hands-on mit KI-Themen wie Large Language Models (LLMs) und Computer Vision arbeiten. Deine Aufgaben umfassen die Bereiche Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Multimodal Prompting sowie 2D Pose Estimation und 3D Statistical Shape Models. Daneben erwarten wir von Dir, dass du neue Trends aufgreifst, analysierst und ihre Relevanz für unsere Projekte bewertest.
Aufgaben
- Du unterstützt Dein Team dabei, aus großen strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen unterschiedlicher Datenquellen eine Datenbasis zu schaffen und diese zu analysieren und zu interpretieren
- Du lernst, mithilfe von Data Mining, Predictive Analytics und Machine-Learning-Methoden Muster zu erkennen und daraus Prognosen für die Zukunft zu erstellen
- Du analysierst kinematische Daten und berechnest Auswertungen
- Des weiteren wirst Du in die Entwicklung neuer Analysemethoden eingebunden, um die Datenbasis optimal zu prüfen und zu interpretieren
- Es reizt Dich, wirtschaftliche Fragestellungen mit analytischen Methoden und großen Datenmengen zu lösen
- Du kannst Dich in Deiner Arbeitsweise flexibel und mit gutem Gespür für die jeweilige Situation zwischen Genauigkeit und Pragmatismus bewegen
Profil
- Du absolvierst derzeit ein Studium in einem relevanten Fachbereich (z. B. Naturwissenschaft, Mathematik, Informatik)
- Du bringst vorteilhafterweise biomechanische Grundkenntnisse mit
- Du hast relevante Erfahrungen mit Python
- Du bringst optional Kenntnisse in Cloud Computing, insbesondere MS Azure mit
- Du unterstützt in datengetriebenen Projekten
- Du bereitest Daten selbständig auf, analysierst sie und Du wendest mathematische, statistische und AI/ML-Methoden selbständig an
- Du wirkst bei der Entwicklung und Implementierung von Inhouse-Lösungen mit
Benefits
- Variable Zeitgestaltung angepasst an Dein Studium (15 bis max. 20h/Woche) sowie mobiles Arbeiten in Abstimmung mit Deiner Führungskraft
- Höchste Flexibilität und Ausstattung mit modernen Arbeitsmitteln
- Offene Unternehmenskultur und ein spannendes internationales Arbeitsumfeld
- Mitarbeitendencommunity mit anderen Studierenden und die Möglichkeit, Dein berufliches Netzwerk zu erweitern
- Optimale Betreuung im Bereich und systematisches Einarbeitungsprogramm
- Individuelle Personalentwicklung durch die Ottobock Academy