Werkstudent im Bereich Data Science mit Python & Databricks (m/w/d)

ARAG; Düsseldorf; Vor Ort; EUR 80.000 - 100.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ARAG sucht einen Werkstudenten im Bereich Data Science in Düsseldorf. Du unterstützt das Team bei der Entwicklung datengetriebener Lösungen für den Finanzbereich, arbeitest mit Technologien wie Python und Databricks und hast die Möglichkeit, durch praxisnahe Projekte zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Wir fördern Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit.

Qualifikationen

• Eingeschriebener Student im quantitativen Bereich.
• Erfahrung mit ML-Pipelines und Datenanalyse in Python.
• Schnittstellenkenntnisse zu Azure-Services.

Aufgaben

• Erstellen und Warten von ETL-/ELT-Pipelines in Databricks.
• Datenanalyse und Erstellung von interaktiven Dashboards.
• Zusammenarbeit mit Finanz- und Controlling-Teams.

Kenntnisse

Datenanalyse

Datenintegration

Machine Learning

Data Engineering

Teamarbeit

Ausbildung

Studium in einem quantitativen Fach (Data Science, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik)

Tools

Python

Databricks

Azure

SQL

NoSQL

Jobbeschreibung

Werkstudent im Bereich Data Science mit Python & Databricks (m/w/d)

ARAG Düsseldorf, North Rhine-Westphalia, Germany

Werkstudent im Bereich Data Science mit Python & Databricks (m/w/d)

ARAG Düsseldorf, North Rhine-Westphalia, Germany

Das erwartet dich

Als Werkstudent (m/w/d) im Bereich Data Science unterstützt du unser agiles Team dabei, datengetriebene Lösungen für den Finanzbereich zu entwickeln und zu implementieren.

• Datenaufbereitung & -integration: Du erstellst und wartest ETL-/ELT-Pipelines in Databricks und Azure, sorgst für saubere Verbindungen aus ERP- und Buchhaltungssystemen und stellst Datenqualität sicher.
• Datenanalyse & Visualisierung: Mittels Python (Pandas, NumPy, PySpark) analysierst du große Datensätze, erstellst interaktive Dashboards (Power BI, Tableau) und Analyseberichte zur Entscheidungsunterstützung
• Machine Learning & Predictive Analytics: Du wirkst bei der Konzeption, Implementierung und Validierung von ML-Modellen mit (z.B. Zeitreihenprognosen, Klassifikation, Clustering) und stellst Modelle produktiv auf Databricks-Notebooks oder Azure ML Deployments bereit
• Data Engineering & DataOps: Du baust skalierbare Datenarchitekturen, versionierst Code mit Git, automatisierst Tests und Deployments (CI/CD) und optimierst Performance und Sicherheit in der Cloud.
• Finance-Reporting & Fachbereichskommunikation: Du arbeitest eng mit den Finanz- und Controlling-Teams zusammen, verstehst fachliche Anforderungen, berätst bei datengetriebenen Fragestellungen und präsentierst Ergebnisse überzeugend
• Dokumentation & Wissensaustausch: Du pflegst technische Dokumentationen, erstellst Best Practices und Schulungsunterlagen und gibst dein Wissen in regelmäßigen Knowledge-Sharing-Sessions weiter
  
  

ARAG-Platz 1, 40472 Düsseldorf

ab sofort

Stellen ID: HR_DUS01644

Das erwartet dich

Als Werkstudent (m/w/d) im Bereich Data Science unterstützt du unser agiles Team dabei, datengetriebene Lösungen für den Finanzbereich zu entwickeln und zu implementieren.

• Datenaufbereitung & -integration: Du erstellst und wartest ETL-/ELT-Pipelines in Databricks und Azure, sorgst für saubere Verbindungen aus ERP- und Buchhaltungssystemen und stellst Datenqualität sicher.
• Datenanalyse & Visualisierung: Mittels Python (Pandas, NumPy, PySpark) analysierst du große Datensätze, erstellst interaktive Dashboards (Power BI, Tableau) und Analyseberichte zur Entscheidungsunterstützung
• Machine Learning & Predictive Analytics: Du wirkst bei der Konzeption, Implementierung und Validierung von ML-Modellen mit (z.B. Zeitreihenprognosen, Klassifikation, Clustering) und stellst Modelle produktiv auf Databricks-Notebooks oder Azure ML Deployments bereit
• Data Engineering & DataOps: Du baust skalierbare Datenarchitekturen, versionierst Code mit Git, automatisierst Tests und Deployments (CI/CD) und optimierst Performance und Sicherheit in der Cloud.
• Finance-Reporting & Fachbereichskommunikation: Du arbeitest eng mit den Finanz- und Controlling-Teams zusammen, verstehst fachliche Anforderungen, berätst bei datengetriebenen Fragestellungen und präsentierst Ergebnisse überzeugend
• Dokumentation & Wissensaustausch: Du pflegst technische Dokumentationen, erstellst Best Practices und Schulungsunterlagen und gibst dein Wissen in regelmäßigen Knowledge-Sharing-Sessions weiter
  
  

Das bringst du mit

• Studium & Methodik: Du bist eingeschriebener Student (m/w/d) in einem quantitativen Fach (z.B. Data Science, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik) und bringst eine strukturierte, analytische Arbeitsweise mit
• Machine Learning & Data Engineering: Du hat Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ML-Pipelines, Verständnis für Feature Engineering, Modell-Monitoring und DataOps-Prinzipien.
• Technische Expertise: Du verfügst über tiefgreifende Kenntnisse in Python (inkl. Bibliotheken wie Pandas, PySpark, scikit-learn). Du hast Praxiiserfahrung in Databricks und Azure-Services (Data Factory, SQL Data Warehouse, Azure ML) sowie einen sicheren Umgang mit SQL und NoSQL-Datenbanken
• Sprach- & Kommunikationsfähigkeit: Du beherrschst Deutsch auf muttersprachlichem Niveau sowie Englisch sicher in Wort und Schrift
• Teamplayer & Lernbereitschaft: Du verfügst über ein hohes Maß an Eigeninitiative, Zuverlässigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
• Interesse an Finance-Themen: Du interessierst dich für finanzwirtschaftliche Zusammenhänge, Unternehmenskennzahlen und möchtest aktiv zur Optimierung von Prozessen im Finanzbereich beitragen

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