Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Systeme und Datenpipelines für nachhaltige Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das KI-Lösungen für Nachhaltigkeit entwickelt.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Remote-First-Culture und Team Days für den Austausch.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Nachhaltigkeit mit Machine Learning und KI.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, gute Python- und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
DEIN UMFELD UND TEAM
Du begeisterst dich für Machine Learning, Software Engineering und den Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungsfälle? Dann werde Teil unseres Teams der Sustainability Management Platform und unterstütze uns dabei, Sustainability Manager mit modernen ML- und LLM-basierten Systemen in ihrem Arbeitsalltag zu entlasten. Du wirkst am Aufbau von KI-Komponenten, Datenpipelines und Modellierungslogiken mit, die unseren Kunden dabei helfen, fundierte und nachhaltige Entscheidungen zu treffen.
DEIN VERANTWORTUNGSBEREICH
- Du unterstützt die Entwicklung unserer KI-Systeme (u. a. LLM-basierte Ansätze, Embeddings und Retrieval-Methoden), um Carbon Footprints und weitere Nachhaltigkeitskennzahlen präzise zu berechnen.
- Du entwickelst und optimierst Python-Code für Datenpipelines, die unsere Emissionsfaktor-Datenbank in bestehende Systeme integrieren.
- Du arbeitest mit SQL, um Daten zu analysieren, zu validieren und für den Einsatz in Machine-Learning-Modellen aufzubereiten.
- Du unterstützt bei der Datenmodellierung sowie der Automatisierung von Bilanzierungsmethoden und sorgst dafür, dass diese den aktuellen Standards entsprechen.
- Du unterstützt unsere Product Owner und das Machine-Learning-Team bei kundenspezifischen Recherchen, Prototypen und Modellierungsaufgaben.
DAS BRINGST DU MIT
- Du bist aktuell in einem Bachelor- oder Masterstudium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder eines vergleichbaren Studiengangs eingeschrieben und hast noch mindestens ein Jahr Studienzeit vor dir.
- Du verfügst über gute Python-Kenntnisse und ein solides Verständnis der Grundlagen des Machine Learnings (z. B. Modelltraining, Evaluation und gängige Algorithmen).
- Du hast bereits mit Large Language Models (LLMs) gearbeitet oder eigene Projekte umgesetzt (z. B. mit Prompting, RAG-Systemen oder Embeddings) und möchtest dieses Wissen in der Praxis weiter vertiefen.
- Du bringst gute SQL-Kenntnisse für Datenanalysen und ETL-Prozesse mit.
- Du interessierst dich für Nachhaltigkeitsthemen. Erste Erfahrungen im CO₂-Accounting (z. B. nach GHG Protocol oder ISO-Standards) oder mit Emissionsfaktor-Datenbanken (z. B. ecoinvent oder GaBi) sind von Vorteil, aber kein Muss.
- Du verfügst über sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Du kannst uns an 2–3 Tagen pro Woche unterstützen.
- Du bist begeistert von der Position, erfüllst aber nur 80 % der Anforderungen? Bewirb dich trotzdem! Deine Leidenschaft und Motivation für die Aufgabe zählen für uns mehr als Perfektion.
DAS ERWARTET DICH!
- Bei pacemaker vereinen wir die Innovationskraft eines agilen SaaS-Startups mit den Vorteilen und der Stabilität eines etablierten Corporates.
- Remote-First-Culture: Neben der Freiheit von überall in Deutschland zu arbeiten, kannst du an 20 Tagen im Jahr aus dem EU-Ausland arbeiten.
- Offices: Wenn du Lust auf Office Vibes hast, kannst du jederzeit in unserem Büro in Münster vorbeischauen. Darüber hinaus finden Meetings auch in München, Berlin, Düsseldorf und Hamburg statt.
- Flexible Arbeitszeiten: Gestalte deinen Arbeitstag nach deinen Bedürfnissen – ohne feste Kernarbeitszeiten, solange es mit deinem Tagesgeschäft & Team vereinbar ist.
- Team Days: Unsere Team Days fördern den Austausch abseits des Alltags, ermöglichen neuen Mitarbeitenden das Team kennenzulernen und stärken unsere Unternehmenskultur.
- Ausstattung: Du arbeitest mit einem leistungsstarken MacBook, das dir eine optimale Unterstützung in deiner täglichen Arbeit bietet.
- Weiterbildung: Mit unserem Udemy-Pro-Zugang erhältst du uneingeschränkten Zugriff auf Weiterbildungen in deinem Fachbereich und kannst dich so optimal in deinem Bereich weiterentwickeln.
- Weitere Benefits: Altersvorsorge von thyssenkrupp, Fahrrad Leasing, Corporate Benefits und viele weitere Extras warten auf dich!
Klingt nach der richtigen Herausforderung? Dann bewirb dich jetzt über unsere Karrierewebsite und werde Teil unseres Teams! Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Geschlechtsidentität, Nationalität, Alter, Behinderung, ethnischer Herkunft, Religion/Weltanschauung oder sexueller Orientierung. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Über uns
Bei pacemaker.ai entwickeln wir mit Leidenschaft und Ehrgeiz AI-basierte Lösungen, um die Lieferketten unserer Kunden nachhaltig besser zu gestalten. Dabei kombinieren wir Daten und Branchenwissen von Expert:innen, um mithilfe von künstlicher Intelligenz präzise Prognosen und detaillierte CO₂-Bilanzen zu erstellen. So unterstützen wir unsere Kunden bei fundierten Entscheidungen für eine kostenoptimierte, effizientere und nachhaltige Lieferkette.
Werkstudent*in Machine Learning - Fokus Sustainability Arbeitgeber: pacemaker.ai by thyssenkrupp
Pacemaker.ai ist ein hervorragender Arbeitgeber, der die Innovationskraft eines agilen SaaS-Startups mit der Stabilität eines etablierten Corporates vereint. Mit einer offenen und kollaborativen Arbeitsatmosphäre, flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, remote zu arbeiten, bietet das Unternehmen zahlreiche Vorteile für Werkstudent*innen im Bereich Machine Learning. Zudem fördern wir die persönliche und fachliche Weiterentwicklung durch Zugang zu umfangreichen Weiterbildungsressourcen und eine wertschätzende Unternehmenskultur, die Vielfalt und Teamarbeit in den Mittelpunkt stellt.
Kontaktdaten:
pacemaker.ai by thyssenkrupp Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent*in Machine Learning - Fokus Sustainability 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 pacemaker.ai by thyssenkrupp 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 Machine Learning - Fokus Sustainability 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 pacemaker.ai by thyssenkrupp 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 pacemaker.ai by thyssenkrupp 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!
