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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Datenaufbereitung, Analyse und Machine Learning mit Python und Databricks.
- Arbeitgeber: International erfolgreiches Familienunternehmen mit fairer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Trage zur Mission bei, Menschen zu helfen und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Fächern und Erfahrung mit ML-Pipelines.
- Andere Informationen: Spannendes internationales Arbeitsumfeld mit Raum für kreative Ideen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 14 - 16 € pro Stunde.
Weshalb Du bei uns genau richtig bist? Weil wir für Dich nicht nur viele spannende Aufgaben haben, sondern vor allem eine echte Mission: Wir helfen Menschen! Mit Deinen besonderen Fähigkeiten leistest Du einen Beitrag, dass wir für unsere Kund:innen da sein können. Wenn mal etwas passiert und wenn möglich, auch schon vorher. Entfalte Deine Stärken in einem international erfolgreichen Familienunternehmen, in dem Unabhängigkeit, Fairness und Chancengleichheit gemeinsam gelebt werden. Jeden Tag aufs Neue. Wir freuen uns auf Dich!
Aufgaben
- Datenaufbereitung & -integration: Gemeinsam mit dem Team baust und pflegst du ETL-/ELT-Pipelines in Databricks und Azure. Außerdem stellst du stabile Verbindungen zu ERP- und Buchhaltungssystemen her und sorgst für hohe Datenqualität.
- Datenanalyse & Visualisierung: Mit Python (Pandas, NumPy, PySpark) analysierst du große Datensätze und erstellst verständliche Dashboards (Power BI, Tableau) sowie Berichte, die Entscheidungen leichter machen.
- Machine Learning & Predictive Analytics: Du wirkst an Konzeption, Umsetzung und Validierung von ML-Modellen mit (z. B. Zeitreihen, Klassifikation, Clustering) und bringst Modelle in die Anwendung - in Databricks-Notebooks oder via Azure ML Deployments.
- Data Engineering & DataOps: Du hilfst beim Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen, versionierst Code mit Git und unterstützt CI/CD-Abläufe, außerdem achtest auf Performance, Sicherheit und zuverlässige Prozesse in der Cloud.
- Finance: Du arbeitest eng mit Finance und Controlling zusammen, verstehst Bedürfnisse und übersetzt sie in Datenlösungen.
- Dokumentation & Wissensaustausch: Du hältst Erkenntnisse fest, bereitest Best Practices und Schulungsunterlagen auf und teilst Wissen im Team.
Profil
- Du bist immatrikuliert in einem quantitativen Fach (z. B. Data Science, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik).
- Du hast Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ML-Pipelines - von Feature Engineering bis Modell-Monitoring und DataOps-Prinzipien.
- Deine sehr gute Python-Skills (z. B. Pandas, PySpark, scikit-learn), Praxis mit Databricks und Azure-Services (Data Factory, SQL Data Warehouse, Azure ML) werden ergänzt durch einen sicheren Umgang mit SQL und NoSQL-Datenbanken.
- Du hast Freude an finanzwirtschaftlichen Zusammenhängen und möchtest Prozesse im Finanzbereich messbar verbessern.
- Deutsch auf muttersprachlichem Niveau und sicheres Englisch in Wort und Schrift helfen dir im Arbeitsalltag.
Wir bieten
- Dich erwartet eine attraktive Vergütung: Im Bachelor-Studium 14 € pro Stunde, im Master-Studium 16 € pro Stunde.
- Dich erwarten flexible Arbeitszeiten und ein ausgewogener Wechsel zwischen Home-Office und Präsenzphasen am Standort Düsseldorf.
- Du wirst Teil eines neugeschaffenen Teams und findest dich in einem spannenden und internationalen Arbeitsumfeld mit abwechslungsreichen und anspruchsvollen Aufgaben wieder.
- Moderne Arbeitswelt - wir bieten mehr Raum für Vordenker:innen und setzen dabei auf innovative Gestaltungsräume und Methoden für kreatives und digitales Arbeiten.
Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/w/d) Arbeitgeber: ARAG SE
Kontaktperson:
ARAG SE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/w/d)
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Projekte und zeig dein Interesse an Data Science – so bleibst du im Gedächtnis!
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Mach ein paar kleine Projekte oder Challenges, die du in deinem Portfolio zeigen kannst. Das zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für die Materie!
✨Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch
Informiere dich über unser Unternehmen und die spezifischen Aufgaben, die du übernehmen würdest. Bereite Fragen vor, die zeigen, dass du wirklich interessiert bist und die Herausforderungen verstehst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir freuen uns immer über Bewerbungen, die direkt über unsere Seite eingehen. So hast du die besten Chancen, schnell in den Auswahlprozess zu kommen und uns von deinen Skills zu überzeugen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du genau zu uns passt.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deinem Studium oder bisherigen Projekten, um deine Fähigkeiten in Python, Databricks und Data Science zu demonstrieren. So können wir besser nachvollziehen, was du drauf hast!
Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles gut strukturiert ist. Eine saubere und fehlerfreie Bewerbung zeigt uns, dass du dir Mühe gibst und professionell bist.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ARAG SE vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, Databricks und Azure. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese Kenntnisse einzubringen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Aufgaben, bei denen du ETL-Pipelines erstellt oder ML-Modelle implementiert hast. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und zeigen, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Zeige Teamgeist
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen im Team zu sprechen. Betone, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln oder Probleme zu lösen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten des Teams oder wie sie den Erfolg von ML-Modellen messen.