NLP-Klassifikator für Support-Tickets eines Berliner Insurtechs
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie erhalten 60.000 anonymisierte deutschsprachige Support-Tickets mit bestehender Kategorienlabel. Trainieren Sie einen Klassifikator auf Basis eines vortrainierten deutschsprachigen Transformers (z. B. dbmdz/bert-base-german-cased oder ein vergleichbares Modell) mit Fine-Tuning. Validieren Sie Macro-F1 pro Kategorie und identifizieren Sie die drei Kategorien mit den schlechtesten Ergebnissen für eine vertiefte Fehleranalyse. Liefern Sie eine reproduzierbare Trainings-Pipeline und eine API-Spezifikation (OpenAPI 3) für die spätere Integration ins Ticketsystem. Erfolg ist Macro-F1 über 0.78 und eine klare Fehleranalyse.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Kann ein fine-getuneter Transformer eingehende deutschsprachige Support-Tickets so zuverlässig auf 14 Kategorien routen, dass das manuelle Routing reduziert werden kann?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Vortrainierte Transformer auf eine deutschsprachige Domäne fine-tunen
- Mehrklassen-Klassifikation ehrlich pro Klasse bewerten
- Fehleranalyse als Quelle für nächste Datenrunden nutzen
- Ein Modell für die spätere Service-Integration spezifizieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
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 Engineer
Vortrainierte Transformer auf deutsche Geschäftstexte fine-tunen, sauber bewerten und Fehler analysieren ist die Kerntätigkeit von NLP Engineers in produktnahen Teams.
Dieses Projekt schärft
- nlp
- transformer-fine-tuning
- text-classification
Machine Learning Engineer
Reproduzierbare Trainingsläufe plus eine API-Spezifikation sind die Brücke zur produktiven ML-Engineering-Arbeit der nächsten Stufe.
Dieses Projekt schärft
- transformer-fine-tuning
- python
- api-design
Applied AI Scientist
Eine ehrliche Fehleranalyse und eine Empfehlung zum nächsten Schritt sind genau das Profil, das Applied AI Scientists bei produktnahen Entscheidungen liefern.
Dieses Projekt schärft
- model-evaluation
- text-classification
- nlp
Noch eine Sache