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 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 · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenNLP-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