Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenprodukte und arbeite mit KI-gestützten Tools.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, fördert digitale Souveränität in Europa.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, kreative Freiheit und ein stabiles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Wissensaustausch.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft Europas und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Kenntnisse in Python, Databricks und Grundkenntnisse in Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Schwarz Digits schafft die technologische Grundlage für digitale Souveränität in Europa. Als IT- und Digitalabteilung der Schwarz Gruppe entwickeln und verwalten wir die IT-Infrastrukturen für die Einzelhandelsbereiche Lidl und Kaufland sowie für Schwarz Produktion und PreZero. Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter auf dem externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen. Wir bündeln unsere Kernservices in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data & AI, Kommunikation und Workspace. Schließen Sie sich uns an und tragen Sie zur digitalen Souveränität in Europa bei. Bei uns arbeiten Sie an der Schnittstelle von Agilität und Sicherheit: Sie profitieren von schnellen Entscheidungsprozessen, genießen echte kreative Freiheit in Ihren Projekten und können auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe aufbauen.
Sie werden dem Team für Artikelintelligenz und Finanzen beitreten, das für den Aufbau und Betrieb von Datenprodukten verantwortlich ist. Wir sind bestrebt, unseren Stakeholdern hochwertige Datenprodukte zu liefern und die Zusammenarbeit zwischen allen Teams, mit denen wir arbeiten, zu fördern.
Ihre Aufgaben:
- Orchestrierung von KI-Coding-Agenten: fungieren Sie als menschlicher Kommandant für Tools wie Claude Code und Codex, um sie zu leiten, damit sie autonom Datenvalidierungsskripte generieren, Test-Suiten erstellen und Datenpipelines refaktorisieren.
- Sicherstellen, dass unsere Datenprodukte standardmäßig „metadatenreich“ sind.
- Automatisierte Prüfungen schreiben und ausführen, um zu überprüfen, dass Live-Datensätze perfekt mit unseren strukturierten JSON-Schemas, YAML-Konfigurationen und Markdown-Geschäftsanforderungsdokumenten übereinstimmen.
- Das Engineering-Team unterstützen, indem Sie beim schnellen Prototyping helfen.
- Wenn KI-unterstützter Code fehlschlägt oder Datenpipelines ausfallen, agentische Workflows bereitstellen, um automatisch Fehlerprotokolle zu erfassen, erweitertes Linting durchzuführen und lokale Tests erneut auszuführen, bis sie bestehen.
- Automatisierung der Architekturdokumentation, um unsere technischen Karten aktuell zu halten.
- KI-Agenten verwenden, um unsere Codebasen zu analysieren und automatisch unsere Diagramm-als-Code-Dateien zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass die öffentliche Dokumentation nie von der Realität abweicht.
- Datenherkunft prüfen, um „Herkunft als Infrastruktur“ zu testen und zu validieren, indem agentische Tools verwendet werden, um Datenflüsse von der Rohaufnahme bis zum endgültigen Datenprodukt nachzuverfolgen und sicherzustellen, dass keine Datenpunkte verloren gehen.
Ihr Profil:
- Solide Kenntnisse in Python und Databricks.
- Vertrautheit mit REST-APIs, insbesondere FastAPI.
- Grundkenntnisse in Data Science-Konzepten, einschließlich Embeddings und Modelle.
- Grundkenntnisse in CICD-Pipelines.
- Optional: SQL und Erfahrung mit ETL-Pipelines.
- Praktische Erfahrung mit agentischen Terminal-Tools wie Claude Code, Codex oder ähnlichen KI-gesteuerten Entwickler-Workflows.
- Vertrautheit mit Datenserialisierungs- und Dokumentationsformaten (Markdown, JSON Schema, YAML, Mermaid.js).
- Erfahrung mit Prinzipien oder Frameworks zur Datenvalidierung ist ein großes Plus.
- Fähigkeit, flexibel und unabhängig zu arbeiten.
- Lösungsorientierte Denkweise.
- Sehr gute Englischkenntnisse – Deutsch ist ein Plus, aber kein Muss.
- Begeisterung für Zusammenarbeit, Wissensaustausch und gemeinsames Lernen.
- Offenheit und Flexibilität für vielfältige datenbezogene Aufgaben.
- Fähigkeit zur Datenanalyse und tiefes Eintauchen in Datenqualitätsprobleme.
- Erfahrung in technischer und nicht-technischer Dokumentation.
Intern - Python & Databricks (m/f/d) Arbeitgeber: STACKIT
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der digitalen Transformation Europas aktiv mitzuwirken. Mit einer offenen und kreativen Unternehmenskultur fördern wir die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten gleichzeitig die Stabilität eines großen Konzerns. In einem dynamischen Umfeld profitieren Sie von schnellen Entscheidungsprozessen und der Freiheit, innovative Lösungen zu entwickeln, während Sie Teil eines engagierten Teams sind, das sich für hochwertige Datenprodukte einsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Intern - Python & Databricks (m/f/d) erhalten könnten
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei STACKIT bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei STACKIT für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Intern - Python & Databricks (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei STACKIT definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei STACKIT durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei STACKIT vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei STACKIT möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
