Werkstudent Data Science & Machine Learning

Datasphere Analytics GmbH; Berlin; Hybrid; Vertraulich; Teilzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives KI-Unternehmen in Berlin sucht einen Werkstudenten oder eine Werkstudentin im Bereich Data Science & Machine Learning. Sie arbeiten direkt an der Entwicklung produktionsreifer ML-Pipelines und echten Datenmodellen. Interessierte müssen ein laufendes Studium in Informatik oder einem relevanten Fach haben sowie sehr gute Python-Kenntnisse vorweisen. Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum Remote-Arbeiten werden geboten.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Remote-Option

Zugang zu modernen Tools und Technologien

Enge Zusammenarbeit mit Experten

Qualifikationen

• Sehr gute Python-Kenntnisse sind erforderlich.
• Erfahrung mit typischen Data-Science-Libraries ist wichtig.
• Verständnis von Machine-Learning-Workflows und Feature Engineering wird erwartet.

Aufgaben

• Entwicklung und Automatisierung von Data-Science-Workflows.
• Aufbau und Pflege von ETL-Prozessen zur Datenaufbereitung.
• Arbeit mit SQL-Datenbanken zur Analyse.

Kenntnisse

Python-Kenntnisse

Data-Science-Libraries

Feature Engineering

SQL-Datenbanken

Ausbildung

Laufendes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik

Tools

PostgreSQL

Snowflake

Azure SQL

Jobbeschreibung

Wir entwickeln KI-Lösungen für Forecasting, Optimierung und datengetriebene Entscheidungsunterstützung.

Dabei kombinieren wir modernste Machine-Learning-Modelle mit realwirtschaftlichen Daten aus Finance und Rohstoffmärkten – immer mit dem Ziel, komplexe Zusammenhänge messbar zu machen und bessere Entscheidungen zu ermöglichen.

Als Werkstudent/in Data Science & Machine Learning arbeitest du direkt mit unserem CDO an produktionsreifen ML-Pipelines.

Kein Forschungslabor, kein Proof of Concept – echte Daten, echte Modelle, echte Wirkung.

Aufgaben

• Entwicklung und Automatisierung von Data-Science-Workflows und ML-Pipelines
• Aufbau und Pflege von ETL-Prozessen zur Datenaufbereitung aus unterschiedlichen Quellen
• Feature Engineering für Forecasting- und Klassifikationsmodelle
• Arbeit mit SQL-Datenbanken (PostgreSQL, Snowflake, Azure SQL)
• Unterstützung bei der Evaluation, Optimierung und dem Deployment von Modellen

Optional / Nice to have:

• Erfahrung mit Natural Language Processing (NLP), insbesondere LLMs oder RAG
• Kenntnisse in MLOps (z. B. MLflow, Kedro, Airflow oder Docker)

Qualifikation

• Laufendes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Fach
• Sehr gute Python-Kenntnisse (weit über Anfängerlevel hinaus)
• Erfahrung mit typischen Data-Science-Libraries (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow)
• Verständnis von Datenstrukturen, Machine-Learning-Workflows und Feature Engineering
• Interesse an der praktischen Anwendung von KI in Industrie und Wirtschaft

Benefits

• Mitarbeit an realen KI-Projekten mit direkter wirtschaftlicher Relevanz

• Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Data Scientists und ML Engineers

• Flexible Arbeitszeiten und Remote-Option

• Eine offene, analytische Arbeitskultur mit viel Raum für Eigeninitiative und Ideen

• Zugang zu modernen Tools, Cloud-Umgebungen und Technologien, die du wirklich einsetzen wirst

• Du willst mehr als nur Jupyter-Notebooks mit Beispieldaten füllen.

• Du willst verstehen, wie aus Daten Modelle, aus Modellen Produkte und aus Produkten Entscheidungen werden.

• Du arbeitest präzise, lernst schnell und hast Spaß daran, Dinge zum Laufen zu bringen – sauber, nachvollziehbar, reproduzierbar.

Wir sind ein kleines, fokussiertes Team mit großem Anspruch – und einem Platz im Kontorhaus, einem der schönsten Büros Berlins.