Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue ETL-Pipelines und analysiere Daten mit Python in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit familiärer Teamkultur in Düsseldorf.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, attraktive Vergütung und hybrides Arbeiten während des Studiums.
- Weitere Informationen: Monatlicher Study Lunch zum Networking mit anderen Werkstudent:innen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und bringe deine Ideen aktiv ein.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Fächern und gute Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 14 - 14 € pro Stunde.
Diese Aufgaben bieten wir:
- 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.
- 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 du 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.
Folgendes Profil wird gesucht:
- 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 guten 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.
Diese Vorteile bieten wir:
- Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten im Studium – Verbinde dein Studium optimal mit flexiblen Arbeitszeiten sowie Homeoffice- und Präsenzphasen am Standort Düsseldorf.
- Attraktive Vergütung während deines Studiums – Erhalte 14 € pro Stunde im Bachelor-Studium, 15 € pro Stunde mit relevanter abgeschlossener Berufsausbildung und 16 € pro Stunde im Master-Studium.
- Familiäre Teamkultur und Raum für eigene Ideen – Bringe deine Ideen aktiv ein und arbeite eng mit erfahrenen Spezialist:innen zusammen.
- Study Lunch und Austausch für Werkstudent:innen – Vernetze dich monatlich beim Study Lunch mit anderen Werkstudent:innen und Praktikant:innen.
Ihre Ansprechpartner: Melina Keller
E-Mail Ansprechpartner: karriere@arag.de
Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/w/d) Arbeitgeber: ARAG
Als Werkstudent im Projektmanagement & Digital Sales bei uns in Düsseldorf profitierst du von einer dynamischen Arbeitsumgebung, die dir nicht nur spannende Einblicke in den digitalen Vertrieb bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Unsere offene Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Innovation, während flexible Arbeitszeiten und ein modernes Büro in zentraler Lage dazu beitragen, dass du Arbeit und Studium optimal miteinander vereinbaren kannst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/w/d) erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei ARAG aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei ARAG als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ARAG vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
