NLP-gestützter Kunden-Service-Autoresponder für ein Berliner Fintech
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue eine NLP-Pipeline mit Klassifikator und LLM für 25.000 Support-Tickets eines Fintechs. Optimiere Eskalation und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Fintech bedient B2B-Zahlungen in DACH und expandiert in die Benelux-Region; die Support-Kosten skalieren linear mit dem Geschäft, was die Geschäftsleitung als Hebel sieht.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie zuverlässig kann ein NLP-gestützter Autoresponder Standard-Tickets selbständig beantworten, ohne die Antwortqualität gegenüber menschlichen Agent:innen erkennbar zu senken?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Text-Klassifikation und LLM-Generierung als integrierte Pipeline bauen
- Konfidenz-basierte Eskalations-Logik korrekt platzieren
- Domänen-FAQ als Retrieval-Quelle in den Generator integrieren
- Antwort-Quality über automatische Metriken und Human-Stichprobe ehrlich messen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Linguistic Engineering and Language Technologies
Master · Nlp
Strong alignment
This challenge maps to Linguistic Engineering and Language Technologies at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Text Classification
Apply text classification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Rag
Apply rag to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Fine Tuning
Apply fine tuning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Llm Evaluation
Apply llm evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- German Nlp
Apply german nlp to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Fastapi
Apply fastapi to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
NLP-Ingenieur:in
Klassifikator plus RAG-Generator als integrierte Pipeline ist die Standardarbeit von NLP-Ingenieur:innen in CX- und Support-Tech-Teams.
Dieses Projekt schärft
- text-classification
- fine-tuning
- german-nlp
KI-Engineer
Konfidenz-Schwellwerte und Eskalations-Logik in einem Produktiv-Endpoint zu verschalten, ist Kernkompetenz von KI-Engineers in Customer-Service-Teams.
Dieses Projekt schärft
- rag
- fastapi
- llm-evaluation
KI-Produktmanager:in
Pilot-Roll-out-Pläne mit klaren Tor-Bedingungen und Kosten-Tabellen aufzustellen, ist eine direkte KI-PM-Aufgabe in Support-Operations.
Dieses Projekt schärft
- llm-evaluation
- text-classification
- rag
Noch eine Sache