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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue ETL-Pipelines und analysiere Daten mit Python in einem innovativen Team.
- Arbeitgeber: Dynamisches Unternehmen in Düsseldorf mit Fokus auf Data Science und Machine Learning.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und verbessere Finanzprozesse mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Fächern und Erfahrung mit ML-Pipelines.
- Andere Informationen: Tolle Entwicklungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team warten auf dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Das erwartet dich
- 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.
Das bringst du mit
- 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.
Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/w/d) Arbeitgeber: ARAG
Kontaktperson:
ARAG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Tipps oder ob sie dir bei deiner Bewerbung helfen können – oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen durchgehst und deine Antworten übst. Denk daran, auch eigene Fragen zu stellen – das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position!
✨Tipp Nummer 3
Zeig deine Projekte! Wenn du an spannenden Data Science-Projekten gearbeitet hast, bring sie ins Gespräch. Das kann ein großer Pluspunkt sein, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtige Stelle gelangt. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für Daten und deren Anwendung zu zeigen!
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 für die Stelle brennst.
Pass auf die Details auf: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung: Schau dir die Anforderungen genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeig uns, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten perfekt zu den Aufgaben passen, die wir suchen.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ARAG vorbereitest
✨Mach dich mit den Tools vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, um die Tools und Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gründlich zu verstehen. Insbesondere Databricks, Python und Azure-Services sind entscheidend. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen damit.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Aufgaben, bei denen du ETL-Pipelines erstellt oder ML-Modelle implementiert hast. Sei bereit, diese Erfahrungen im Detail zu erläutern und wie sie zur Verbesserung von Prozessen beigetragen haben. Das zeigt dein praktisches Können und deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Verstehe die Finanzaspekte
Da die Rolle eng mit Finance und Controlling zusammenarbeitet, ist es wichtig, dass du ein gutes Verständnis für finanzwirtschaftliche Zusammenhänge hast. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du Datenlösungen entwickeln würdest, um finanzielle Prozesse zu optimieren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Achte darauf, klar und präzise zu kommunizieren, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch. Übe, technische Konzepte einfach zu erklären, da du möglicherweise mit Teammitgliedern aus verschiedenen Bereichen zusammenarbeiten wirst. Gute Kommunikationsfähigkeiten sind entscheidend für den Wissensaustausch im Team.