Werkstudent (m/w/d) Data Scientist

GEA Group; Deutschland; Hybrid; EUR 80.000 - 100.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen in der nahrungsmittelverarbeitenden Industrie bietet eine Position als Werkstudent im Bereich Data Science. Sie unterstützen das Team mit Datenanalysen und der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen während Ihres Studiums. Vielfältige Aufgaben und eine hybride Arbeitsweise gewährleisten eine optimale Verbindung von Theorie und Praxis.

Leistungen

Hybrides Arbeiten (60% vor Ort / 40% mobil)

Flexible Arbeitszeiten

Zugang zu einer Kantine

Gesundheitswochen

Praxisnahe Erfahrung

Qualifikationen

• Erste praktische Erfahrungen im Bereich Data Science durch ein Praktikum sind von Vorteil.
• Kenntnisse mit gängigen Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken.
• Idealerweise erste Erfahrungen mit Big-Data-Technologien.

Aufgaben

• Analyse großer Datensätze zur Identifikation von Trends und Mustern.
• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen.
• Aufbereitung von Analyseergebnissen für verschiedene Stakeholder.

Kenntnisse

Datenanalyse

Programmierung

Analytisches Denkvermögen

Kommunikationsstärke

Ausbildung

Laufendes Bachelor- oder Masterstudium in Data Science, Statistik oder Computer Science

Tools

Tableau

Power BI

Matplotlib

Jobbeschreibung

Du willst neben dem Studium echte Praxiserfahrung sammeln, dein Netzwerk erweitern und innovative Ideen einbringen? Bei uns bekommst du die Chance dazu! GEA ist einer der weltweit größten Systemanbieter für die nahrungsmittelverarbeitende Industrie und eine Vielzahl weiterer Branchen. Unsere Maschinen, Anlagen und Prozesslösungen stehen für höchste Qualität und Innovation. Am Standort Oelde, einem der wichtigsten Produktionsstandorte von GEA, entwickeln und fertigen wir hochmoderne Zentrifugen für die mechanische Trenntechnik. Auf über 85.000 m² Produktionsfläche entstehen Separatoren, Dekanter und Komplettlösungen, die weltweit zum Einsatz kommen.

Responsibilities / Tasks

Wir suchen zur Verstärkung unseres Fleet- & Travel-Teams für ca. 12 Monate einen engagierten Werkstudenten (m/w/d) im Bereich Data Science, der uns mit 20 Std./Woche bei der Weiterentwicklung unserer datenbasierten Entscheidungsprozesse unterstützt.

• Analyse großer Datensätze zur Identifikation von Trends, Mustern und relevanten Erkenntnissen
• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen und Algorithmen
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Erfassung von Geschäftsanforderungen und Entwicklung datenbasierter Lösungen
• Aufbereitung und Präsentation von Analyseergebnissen in Form von Berichten und Visualisierungen für verschiedene Stakeholder
• Sicherstellung der Datenqualität durch regelmäßige Validierung und Bereinigung
• Beobachtung aktueller Trends und Entwicklungen im Bereich Data Science und Machine Learning

Your Profile / Qualifications

• Laufendes Bachelor- oder Masterstudium der Fachrichtungen Data Science, Statistik, Computer Science oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Erste praktische Erfahrungen im Bereich Data Science, z. B. durch ein Praktikum, sind von Vorteil
• Gute Kenntnisse im Bereich Programmierung
• Erfahrung mit Visualisierungstools wie Tableau, Power BI oder Matplotlib
• Kenntnisse mit gängigen Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken
• Idealerweise erste Erfahrungen mit Big-Data-Technologien
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und ein Auge fürs Detail
• Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu vermitteln

Unser Angebot

• Hybrides Arbeiten (60% vor Ort / 40 % mobil) mit flexiblen Arbeitszeiten: Dein Studium hat Vorrang - wir passen deine Arbeitszeiten daran an
• Globales Netzwerk: Arbeite mit internationalen Teams und baue wertvolle Kontakte auf
• Dein Wohlbefinden zählt: Genieße unsere Kantine, nimm an Gesundheitswochen teil & bleib fit - auch mental
• Karriere-Booster: Sammle Praxiserfahrung und bereite dich perfekt auf deine Zukunft vor

Klingt spannend? Dann bewirb dich jetzt und werde Teil unseres Teams!

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