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# Werkstudent Data QA & Algorithm Benchmarking

- **Company:** SYTE GmbH
- **Location:** Münster, Germany
- **Experience:** Internship
- **Contract:** Internship / Graduate position
- **Skills:** Python (Programming Language), Test Data, Information Technology
- **Published:** August 27, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5856723386

## About the Role

* 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 Deutsch auf muttersprachlichem Niveau (C2) und fließend Englisch (B2).
 * Pluspunkt: Du hast Vorerfahrungen in den Bereichen Architektur oder PropTech und erste Programmiererfahrungen mit Python.

## Description

* 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.


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