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# Bachelorarbeit LLM-gestützte Automatisierung der Daten-aufbereitung - Machine Learning Pipelines

- **Company:** Robert Bosch GmbH
- **Location:** Ulm, Germany
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Training Data, Cloud Computing, Databases, Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, Tensorflow, Software Engineering, SQL Databases, Pytorch, Large Language Models, Information Technology, Machine Learning Operations, Databricks
- **Published:** July 12, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=bcaeae86a001fbb6

## About the Role

* Ausbildung: Bachelorstudium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Softwaretechnik oder vergleichbar
 * Erfahrungen und Know-how: erste praktische Erfahrungen mit Programmiersprachen (vorzugsweise Python); relevanten Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch); Grundkenntnisse im Umgang mit verschiedenen Datenformaten (PDF, Text) und Datenbanken (SQL/NoSQL)
 * Persönlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest zuverlässig und eigenständig, wobei du dich in unser Team integrierst und gemeinsame Ziele vorantreibst
 * Arbeitsalltag: Anwesenheit im Büro erforderlich
 * Begeisterung: du begeisterst dich für Cloud-Architekturen und bringst idealerweise erste Kenntnisse in Databricks mit
 * Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und sehr gutes Englisch

## Description

* Während deiner Tätigkeit analysierst du unsere vielfältige Datenlandschaft, die aus PDF-Dokumenten, Textdateien sowie Datenbankeinträgen besteht, um deren Struktur und Potenziale zu verstehen.
 * Des Weiteren konzipierst und implementierst du einen modernen Prozess, der auf Large Language Models (LLMs) basiert, um relevante Informationen effizient zu extrahieren, zu strukturieren und zu validieren.
 * Der Schwerpunkt deiner Arbeit liegt auf der Transformation der extrahierten Daten in ein hochwertiges Format, das direkt für das Training von Machine-Learning-Modellen genutzt werden kann.
 * Nicht zuletzt bewertest du umfassend die Effizienz deines entwickelten Prozesses sowie die Qualität der generierten Trainingsdaten hinsichtlich Vollständigkeit, Korrektheit sowie Nutzbarkeit.


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