Werkstudent:in (m/w/d) im AI & Data Engineering

Highberg MediaMinds; Hamburg; On-site; EUR 17,000 - 28,000; Part time

Benefits offered by this job

Zentrales Office im Herzen Hamburgs

Flexible Arbeitszeiten

Weiterbildungsmöglichkeiten

Deutschlandticket-Zuschuss

Wellpass-Mitgliedschaft

Monatliche Teamevents

Hunde willkommen

Job summary

Highberg MediaMinds sucht dich als Werkstudent:in im Data Team in Hamburg. Du arbeitest an echten Kundenprojekten rund um Data Engineering, ML und KI in der Medienbranche und übernimmst Verantwortung von Anfang an.

Du bekommst intensive Einblicke in Data Warehouses, ETL-Prozesse und datengetriebene Lösungen, arbeitest flexibel in Abstimmung mit Vorlesungen und Studien, und wirst nach erfolgreicher Zusammenarbeit weiter unterstützen.

Qualifications

• Du bist an einer Hochschule eingeschrieben und arbeitest 15–20 Stunden pro Woche.
• Du hast gutes bis sehr gutes Verständnis von Python und SQL.
• Du kennst gängige Data & AI Engineering Konzepte sowie Cloud-Umgebungen (z. B. GCP).
• Erste Erfahrungen mit ML/Large Language Models (z. B. RAG-Systeme oder Agenten-Workflows) sind willkommen.
• Du verfügst über analytische Denkweise und Lernbereitschaft.
• Du wohnst in Hamburg oder Umgebung und arbeitest überwiegend im Office.
• Du besitzt Deutschkenntnisse auf C1-Niveau.
• Du willst mindestens 6 Monate im Unternehmen bleiben.

Responsibilities

• Du arbeitest im Highberg DACH Data Team an datengetriebenen Kundenprojekten in der Medienbranche.
• Du baust Datenmodelle, ETL-Prozesse und Data Warehouses in der Cloud auf.
• Du führst Datenanalysen durch und bereitest Ergebnisse verständlich auf.
• Du entwickelst eigenständig Prototypen und PoCs, z. B. ML-Modelle oder RAG‑Systeme.
• Du analysierst große, teilweise unvollständige Datenbestände und gewinnst Erkenntnisse.

Skills

Python-Programmierung

SQL

Datenanalyse

Analytisches Denken

Deutsch (C1)

Education

Informatik/Mathematik/Data Science Studium (mit sehr guten Noten)

Tools

GCP

BigQuery

Docker

Kubernetes

scikit-learn

PyTorch

Hugging Face

Job description

Wer wir sind

Als eine der führenden Beratungen der Medienbranche treibt Highberg DACH (ehemals SCHICKLER) den digitalen Wandel in Medienunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz aktiv voran.

In der Medienwelt von heute entscheidet Datenkompetenz über Sichtbarkeit, Reichweite und Erfolg. Wer relevant bleiben will, muss Wandel aktiv gestalten – genau deshalb suchen wir Dich.

Unser Data Team entwickelt datengetriebene Lösungen, die im operativen Alltag unserer Kunden tatsächlich eingesetzt werden, von ETL-Pipelines und Data Warehouses über Recommendation Systems, Churn Prediction und Forecasting bis hin zu NLP- und LLM-basierten Anwendungen.

Unser Tech Stack:

• Programmiersprachen & Coding-Frameworks: Python, SQL, Git, Terraform, CI/CD
• Cloud- & Data-Tools: GCP (Schwerpunkt), BigQuery, dbt, Docker, Kubernetes; außerdem Azure, AWS
• Machine Learning, NLP & LLMs: scikit-learn, XGBoost, spaCy, PyTorch, OpenAI, Gemini, Hugging Face, Qdrant, LangGraph, Langfuse
• Visualisierung: Tableau, Power BI, Plotly, Looker Studio

Unsere Grundhaltung: Kein Tool-Dogmatismus! Im Fokus stehen pragmatische, produktionsnahe Lösungen für reale Kundenanforderungen

Deine Aufgaben

Bei uns heißt es als Werkstudent:in nicht Kaffeekochen, sondern echte Kundenprojekte von Beginn an, gepaart mit Verantwortung und steiler Lernkurve. Neben einem intensiven Einblick in die Medienbranche erwartet Dich aktive Mitarbeit, die sich gut mit Deinem Studium vereinbaren lässt. Unser Umgang im Team lässt Raum für Deine persönliche Entwicklung. Gerne übernehmen wir Dich nach guter Arbeit auch nach deinem Studium als AI & Data Engineer und bieten Dir weitere spannende Aufgaben und Aufstiegschancen.

Zu Deinem Tagesgeschäft werden folgende Tätigkeiten gehören:

• Als Mitglied des Highberg DACH Data Teams bekommst Du einen intensiven Einblick in die Beratungswelt und in den Einsatz von Data Engineering, Machine Learning und KI in der Medienbranche
• Du arbeitest aktiv an Kundenprojekten mit, z.B. beim Aufbau von Datenmodellen, ETL-Prozessen und Data Warehouses in der Cloud
• Du unterstützt unser Team mit Datenanalysen und bereitest Ergebnisse verständlich auf
• Du entwickelst eigenständig Prototypen und Proofs of Concept, z.B. Machine-Learning-Modelle, RAG-Systeme oder Agenten-Workflows
• Du analysierst große, oft unvollständige Datenbestände und gewinnst daraus Erkenntnisse

Dein Profil

Bei uns bist Du richtig, wenn Du neben Motivation, Eigeninitiative und Spaß an analytischem Arbeiten Folgendes mitbringst:

• Du bist an einer Hochschule eingeschrieben und hast Dein Grundstudium in Informatik, Mathematik, Physik, Data Science oder einem anderen stark quantitativ geprägten Studiengang mit sehr guten Noten abgeschlossen
• Du programmierst sicher in Python; SQL-Kenntnisse sind von Vorteil
• Du bist mit gängigen Konzepten aus Data & AI Engineering vertraut.
• Erste Erfahrungen mit Cloud-Umgebungen (z.B. GCP), LLM-Anwendungen (z.B. RAG-Systeme oder Agenten-Workflows) oder ML-Libraries wie scikit-learn, PyTorch oder Hugging Face, etwa aus Studium, eigenen Projekten oder Nebenjobs, sind ein Plus, aber kein Muss. Was Dir noch fehlt, lernst Du bei uns im Projekt
• Du verfügst über eine ausgeprägte analytische Denkweise, schreckst nicht vor Herausforderungen zurück und hast Spaß daran, Dich in neue Themen einzuarbeiten
• Du kannst neben dem Studium 15–20 Stunden pro Woche bei uns arbeiten, idealerweise für mindestens 6 Monate
• Du wohnst in Hamburg oder Umgebung und arbeitest überwiegend bei uns im Office
• Fließende Deutschkenntnisse (mindestens C1-Level)

Unsere Benefits

• Zentrales, barrierearmes Office im Herzen Hamburgs mit Rathausblick und bester Anbindung
• Moderne Küche mit Siebträgermaschine, Tee und gekühlten Getränken
• Flexibilität bei der Gestaltung Deiner Arbeitszeit, abgestimmt auf Vorlesungen und Prüfungsphasen
• Interne und externe Weiterbildungsmöglichkeiten
• Zuschuss zum Deutschlandticket
• Bezuschusste Wellpass-Mitgliedschaft
• Monatliche Teamevents und gemeinsame Aktivitäten
• Hunde sind willkommen