Erhalte eine Antwort von diesem Arbeitgeber — ein Lebenslauf und ein Anschreiben, die genau auf die Eigenschaften eingehen, die gesucht werden.
Holzland Becker sucht für sein Data-Team einen motivierten Werkstudenten (w/m/d) Data Science. Sie identifizieren, bereinigen und bereiten Daten auf, entwickeln Analysen und Dashboards und erstellen Reports.
Sie optimieren Prognosemodelle, sichern Datenqualität mit automatisierten Checks und arbeiten an KI-gestützten Tools. Erwartet wird Neugier, analytisches Denken sowie gute SQL- und Datenbankkenntnisse; Englisch ist erforderlich.
Mit den Marken Holzprofi24 und Leondo betreiben wir führende E-Commerce-Plattformen für Haus & Garten in Europa. Wir verbinden moderne Web-Technologien, datengetriebenes Onlinemarketing und leistungsstarke Logistik, um unseren Kunden ein herausragendes Einkaufserlebnis zu bieten. Zur Unterstützung unseres Data-Teams suchen wir einen motivierten Werkstudenten (w/m/d) Data Science, der unsere Datenlandschaft aktiv mitgestaltet, Dashboards und Prognosemodelle weiterentwickelt und den Einsatz intelligenter KI-Tools in einem dynamischen E-Commerce-Umfeld vorantreibt.
Identifikation, Bereinigung und Aufbereitung von relevanten Daten
Entwicklung von Datenanalysen und Dashboards
Erstellung von Reports
Optimierung und Weiterentwicklung unserer Prognosemodelle
Sicherstellung der Datenqualität durch Aufbau und Pflege automatisierter Tests (Data Quality Checks)
Weiterentwicklung und Integration von KI-Tools zur Automatisierung und Optimierung unserer Datenprozesse
Übernahme von Ad hoc-Aufgaben im Bereich Data
Mitarbeit an interdisziplinären Projekten
Immatrikulierte/-r Student/-in (w/m/d) mit Schwerpunkt Informatik, Data oder Wirtschaft
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Analytisches Denkvermögen, lösungsorientiertes Vorgehen und eine strukturierte Arbeitsweise
Gute Kenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken
Vorkenntnisse in ELT- oder ETL-Prozessen, Linux, Git und Modultests
Neugier auf den Einsatz und die Weiterentwicklung von KI-gestützten Tools im Data-Umfeld