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Secunet Security Networks AG
Über diese Stelle
Über Secunet Security Networks AG
secunet ist Deutschlands führendes Cybersecurity-Unternehmen. In einer zunehmend vernetzten Welt sorgt das Unternehmen mit der Kombination aus Produkten und Beratung für widerstandsfähige, digitale Infrastrukturen sowie den höchstmöglichen Schutz für Daten, Anwendungen und digitale Identitäten. secunet ist dabei spezialisiert auf Bereiche, in denen es besondere Anforderungen an die Sicherheit gibt – wie z. B. Cloud, IIoT, E-Government und E-Health. Mit den Sicherheitslösungen von secunet können Unternehmen höchste Sicherheitsstandards in Digitalisierungsprojekten einhalten und damit ihre digitale Transformation vorantreiben.
Für unser hoch motiviertes Team in der Division Homeland Security suchen wir für unseren Standort in München zum nächstmöglichen Zeitpunkt Deinen klugen Kopf.
Aufgaben
- Du verknüpfst und evaluierst verschiedene Open-Source-Methoden zur Erstellung von PoCs und Anwendungen im Bereich Natural Language Processing
- Du implementierst und evaluierst vortrainierte neuronale Netze aus dem Bereich Natural Language Processing
- Du wendest Techniken für den effizienten Einsatz neuronaler Netze in Anwendungen an
- Du unterstützt bei der Konzeption sowie Erprobung weiterer innovativer Technologien im Bereich Data Science und Kryptographie
Fähigkeiten
- Du studierst Informatik, Computerlinguistik, Mathematik, Physik oder etwas Vergleichbares
- Du besitzt sehr gute Programmierfähigkeiten in Python
- Du bist mit den Grundlagen von Deep Learning und Machine Learning vertraut
- Du verstehst die Prozesse im Bereich Natural Language Processing (z. B. Embeddings)
- Optimalerweise hast Du bereits Hands-on-Erfahrung mit größeren Sprachmodellen gesammelt (z. B. LLama)
- Du hast bereits Erfahrung mit Deep Learning Frameworks
- Du besitzt sichere Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
- Du hast eine strukturierte, methodische und selbstständige Arbeitsweise, bist aber dennoch ein Teamplayer (m/w/d)
Standort
Adresse
München, Deutschland