Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze bei der Datenpipeline-Entwicklung und Automatisierung von Prozessen.
- Unternehmen: Dynamische Wachstums- und Medienagentur mit Sitz in Berlin.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Thesis-Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Wertschätzung von Neugier und Lernbereitschaft; vielfältige Teamkultur.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Projekten mit sichtbarem Einfluss und modernen Technologien.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Grundkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13.5 - 16.5 € pro Stunde.
We’re a dynamic growth and media agency headquartered in Berlin, partnering with some of Europe’s, the US’s, and Asia’s most innovative digital brands.
We build scalable systems, automate processes, and unlock value through data and AI-driven solutions.
We’re looking for a Working Student – AI / Data Engineering (m/f/d) to join our team.
You’ll gain hands-on experience with production data pipelines, process automation, and practical AI solutions while contributing to projects with real business impact.
This is an office-focused role based at our Berlin headquarters. We’re looking for someone who enjoys working closely with the team on-site on most working days.
You will be working in: English fluency and basic German is required.
How you will make an impact
- Support the ingestion, transformation, and maintenance of data pipelines.
- Help automate and improve internal workflows and operational processes.
- Contribute to practical AI-powered solutions, including coding agents and simple agentic workflows.
- Assist with testing, deployment, and monitoring of new features and systems.
- Work closely with engineering, operational, and marketing teams to turn business needs into practical solutions.
- Monitor existing data and automation processes and help resolve issues.
- Create clear technical documentation and support knowledge sharing within the team.
Skills you will need to be successful
- Currently enrolled in Computer Science, Data Science, Business Informatics, Software Engineering, or a related degree programme.
- A solid foundation in Python gained through university courses, personal projects, or previous practical experience.
- Basic knowledge of SQL and experience working with databases.
- Basic understanding of and practical experience with data pipelines.
- Basic familiarity with APIs and data-processing concepts.
- Understanding of version control using Git.
- Strong analytical thinking and a structured approach to problem-solving.
- Attention to detail and a commitment to producing reliable, high-quality work.
- A hands-on, curious, and eager-to-learn mindset.
- Ability to work independently while proactively asking questions when needed.
- Strong communication skills and an interest in collaborating with non-technical stakeholders.
- Willingness to work primarily from our Berlin office.
Nice to have
You don’t need to bring experience in all of these areas, but familiarity with any of them would be useful:
- Cloud environments, particularly GCP or AWS
- Backend development
- No SQL databases
- Infrastructure as code, particularly Terraform
- AI coding tools such as Claude Code or similar
- Java Script or Golang
- Experience in marketing, particularly marketing technology or Ad Tech
What we offer
- Practical experience with real-world data engineering, automation, and AI projects.
- Meaningful work with visible impact from day one.
- Close collaboration with experienced engineers and operational teams.
- Exposure to modern technologies across data, cloud infrastructure, and applied AI.
- Flexible working hours that can be coordinated with your studies.
- The opportunity to take on increasing responsibility and develop with the team.
- The possibility of collaborating with us on your thesis.
Don’t worry if you don’t meet every requirement.
We value curiosity, motivation, and the willingness to learn.
Think of the remaining areas as opportunities to develop during your time with us.
Sounds like you? Click the “Apply” button to start your application.
DCMN is an equal-opportunity employer committed to hiring talented and qualified people from diverse backgrounds.
We believe that different experiences, perspectives, and cultures enrich our work and strengthen our organisation.
Working Student - Data Engineer (m/f/d) in Berlin Arbeitgeber: DCMN GmbH
DCMN ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Als Junior Data Engineer (m/w/d) haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich Daten und KI zu arbeiten und dabei eng mit erfahrenen Ingenieuren zusammenzuarbeiten. Wir fördern eine Kultur des Lernens und der Zusammenarbeit, in der Vielfalt geschätzt wird und jeder die Chance hat, sich weiterzuentwickeln und einen echten Einfluss zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Student - Data Engineer (m/f/d) in Berlin 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 DCMN GmbH 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 Working Student - Data Engineer (m/f/d) in Berlin 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 DCMN GmbH 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 DCMN GmbH 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!
