Vor über 20 Jahren haben wir unser erstes Softwareprojekt während unseres Informatikstudiums am KIT Karlsruhe gestartet - heute ist daraus Pares-IT geworden. Unser Fokus liegt auf der Entwicklung von Softwarelösungen für medizinische Abrechnungsstellen und Kliniken. Wir setzen auf moderne Technologien, individuelle Lösungen und enge Zusammenarbeit mit unseren Kunden.
Was bieten wir dir?
- Ein kleines, motiviertes Team mit flachen Hierarchien und viel Gestaltungsspielraum
- Flexible Arbeitszeiten, die sich mit dem Studium vereinbaren lassen
- Tiefen Einblick in den gesamten Softwareentwicklungsprozess, von der Anforderungsaufnahme bis zum Deployment
- Sofortige Möglichkeit zur Anstellung, für Werkstudierende auch eine Übernahme nach dem Studium
- Ein eigener Arbeitsplatz in unserem Büro im Martini-Park Augsburg
- Remote-Arbeit ist nach Absprache möglich
- Gemeinsame Workshops in Augsburg oder Berlin
- Eine unbürokratische Unternehmenskultur mit Fokus auf Eigenverantwortung
- Faire Vergütung mit Entwicklungsperspektiven
- Kostenloser Kaffee und Kaltgetränke verstehen sich natürlich von selbst
- Unterstützung bei der Entwicklung und dem Training von Machine-Learning-Modellen (z. B. für Anomalie- oder Fehlererkennung in Rechnungsdaten)
- Datenaufbereitung und Feature Engineering auf Basis realer Abrechnungs- und Faktoringdaten
- Experimentieren mit unterschiedlichen Algorithmen (z. B. Gradient Boosting, Random Forests, neuronale Netze)
- Evaluierung und Dokumentation von Modellgüte, Metriken und Interpretierbarkeit
- Du arbeitest eng mit den Entwickler:innen zusammen, um Forschungsergebnisse in produktive Services zu integrieren
- Du studierst derzeit Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einen ähnlichen Studiengang
- Erste Erfahrung mit Python, Jupyter Notebooks und gängigen ML-Bibliotheken (scikit-learn, pandas, TensorFlow oder PyTorch)
- Grundkenntnisse in SQL und Datenbankabfragen
- Spaß am Umgang mit Daten und an analytischen Fragestellungen
- Du verfügst über eine analytische Denkweise und eine strukturierte Herangehensweise an Problemlösungen
Unser Jobangebot Werkstudent im Bereich Machine Learning, KI Prediction (m/w/d)klingt vielversprechend?
Bei unserem Partner Workwise ist eine Bewerbung für diesen Job in nur wenigen Minuten und ohne Anschreiben möglich. Anschließend kann der Status der Bewerbung live verfolgt werden. Wir freuen uns auf eine Bewerbung über Workwise.