Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenprodukte und optimiere Lösungen mit Machine Learning und generativer KI.
- Unternehmen: Otto Group, ein führendes Unternehmen im E-Commerce mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, individuelle Weiterbildung und Rabatte auf OTTO-Produkte.
- Weitere Informationen: Spannende Einblicke in Business Intelligence und Big Data im internationalen E-Commerce.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce und arbeite mit modernsten Technologien.
- Qualifikationen: Studium in (Wirtschafts-)Informatik, gute Python- und SQL-Kenntnisse sowie Teamgeist.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
To drive the future of e-commerce at the Otto Group headquarters in Hamburg, and to experience the innovative power of our Group.
In the teams of the Otto Group functional areas, we successfully manage 123 national and international individual companies and develop the strategy of the Otto Group on a daily basis.
Does that sound exciting?
Then let's get started together.
Im Team Pi T der Otto Group data. works entwickelst du gemeinsam mit rund 40 technikbegeisterten Kolleg*innen Datenprodukte, die den Kundenerfolg in den E-Commerce-Shops der Otto Group mitgestalten.
Dafür verbinden wir Data Engineering, Machine Learning und generative KI mit modernen Cloud-Technologien.
Wir arbeiten eng zusammen, teilen unser Wissen und geben dir den Freiraum, Verantwortung zu übernehmen und dich fachlich weiterzuentwickeln.
- Das erwartet dich
- Du entwickelst neue Datenprodukte weiter und optimierst bestehende Lösungen mit Schwerpunkt auf Machine Learning und generativer KI.
- Du bereitest Daten aus verschiedenen Quellen auf, analysierst sie und schaffst die Grundlage für datengetriebene Anwendungen.
- Du arbeitest mit der Google Cloud Platform (GCP) und lernst moderne Technologien für Data Engineering und Machine Learning kennen.
- Du unterstützt den Aufbau und die Weiterentwicklung unserer Infrastruktur mit Terraform und sammelst erste Erfahrungen mit Infrastructure as Code.
- Du arbeitest eng mit Data Engineers, Data Scientists und Machine-Learning-Expert*innen zusammen und bringst eigene Ideen ein.
- Du erhältst spannende Einblicke in Business Intelligence sowie Big-Data-Lösungen im internationalen E-Commerce.
- Das bringst du mit
- Du studierst (Wirtschafts-)Informatik, Physik oder einen vergleichbaren Studiengang mit IT-Schwerpunkt.
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken (z. B. Postgre SQL, My SQL oder SQLite) bringst du bereits mit.
- Ein analytisches Denkvermögen und eine schnelle Auffassungsgabe helfen dir dabei, dich in neue Technologien und komplexe Fragestellungen einzuarbeiten.
- Du hast Freude an der Zusammenarbeit im Team sowie Interesse daran, gemeinsam technische Lösungen zu entwickeln.
- Du kannst uns für mindestens ein Jahr mit 15–18 Stunden pro Woche unterstützen.
- Deutsch- und Englischkenntnisse auf B2-Niveau runden dein Profil ab.
- Nice-to-have
- Du konntest bereits erste Erfahrungen mit Public-Cloud-Plattformen wie GCP, AWS oder Azure sammeln.
- Du kennst Big-Data-Technologien wie Big Query undhast schon mit MLMs und Gen AI Tools gearbeitet.
- Du bringst erste Kenntnisse in Infrastructure as Code (z. B. Terraform) sowie Git/Git Hub mit.
- Was wir bieten
- Flexible Arbeitszeiten mit Gleitzeitkonto
- Hybrides Arbeitsmodell
- 30 Tage Urlaub im Jahr
- Individuelle Weiterbildungsangebote (z. B. Konferenzbesuche, individuelle Trainings, Inhouse-Schulungen etc.)
- Kooperation bei Abschlussarbeiten
- 15% Rabatt auf Artikel des Händlers OTTO auf otto. de und Vergünstigungen bei weiteren Konzerngesellschaften
- Weitere Vergünstigungen durch Corporate Benefits-Programm (z. B. Rabatt für Events und Reisen)
- Coworking & Social Spaces, kostenfreie Heißgetränke
- Kontakt
- Otto Group one. O
- Frau Sophie Priemer
- Freiberger Str. 35
- Dresden
Tel.: Mail
#J-18808-Ljbffr
Werkstudent*in Data Engineering & Data Science (w/m/d) Arbeitgeber: Otto Group
Die Otto Group bietet als Arbeitgeber ein inspirierendes Umfeld, in dem Innovation und Teamgeist großgeschrieben werden. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Mobile-Office-Möglichkeiten und einem starken Fokus auf persönliche sowie fachliche Weiterentwicklung, ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, ihre Potenziale voll auszuschöpfen. Zudem profitieren die Mitarbeiter von einem einzigartigen Workation-Angebot und einer positiven Unternehmenskultur, die durch kurze Kommunikationswege und eine Du-Kultur geprägt ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent*in Data Engineering & Data Science (w/m/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 Otto Group 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*in Data Engineering & Data Science (w/m/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 Otto Group 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 Otto Group 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!
