Werkstudent Machine Learning & Data Science

Datasphere Analytics; Berlin; Hybrid; EUR 60.000 - 80.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Technologieunternehmen in Berlin sucht einen Werkstudenten im Bereich Data Science und Machine Learning. Sie arbeiten an realen KI-Projekten, entwickeln Data-Science-Workflows und unterstützen das Team bei der Optimierung von Modellen. Voraussetzungen sind ein laufendes Studium in einem relevanten Fach und gute Kenntnisse in Python. Das Unternehmen bietet flexible Arbeitszeiten und eine offene Arbeitskultur.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Data Scientists

Zugang zu modernen Tools und Technologien

Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Data Scientists

Qualifikationen

• Laufendes Studium erforderlich.
• Sehr gute Python-Kenntnisse erforderlich.
• Erfahrung mit typischen Data-Science-Libraries wie pandas oder TensorFlow.

Aufgaben

• Entwicklung von Data-Science-Workflows.
• Aufbau von ETL-Prozessen.
• Feature Engineering für Modelle.

Kenntnisse

Python-Kenntnisse

Erfahrung mit Data-Science-Libraries

SQL-Datenbanken

Feature Engineering

Natural Language Processing (NLP)

Ausbildung

Laufendes Studium in Informatik oder einem vergleichbaren Fach

Tools

PostgreSQL

Snowflake

Azure SQL

pandas

NumPy

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

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.

Karrierestufe

Berufseinstieg

Beschäftigungsverhältnis

Teilzeit

Branchen

Technologie, Information und Medien

Mit einer Empfehlung lassen sich Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch bei Datasphere Analytics verdoppeln.

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