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

Aufgaben:

• 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 & Datenstrecken: Mittels Python (Pandas, NumPy, PySpark) analysierst du große Datensätze, entwickelst und betreust fachliche Datenstrecken und erstellst 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

Profil:

• 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
• Technische Expertise:
  • Tiefgehende Kenntnisse in Python (inkl. Bibliotheken wie Pandas, PySpark, scikit-learn)
  • Praxis in Databricks und Azure-Services (Data Factory, SQL Data Warehouse, Azure ML)
  • Sicherer Umgang mit SQL und NoSQL-Datenbanken
  • Vertraut mit Git, CI/CD-Prozessen
• Machine Learning & Data Engineering: Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ML-Pipelines, Verständnis für Feature Engineering, Modell-Monitoring und DataOps-Prinzipien
• Sprach- & Kommunikationsfähigkeit:
  • Deutsch auf muttersprachlichem Niveau (mind. C1), Englisch sicher in Wort und Schrift
  • Fähigkeit, komplexe Inhalte für fachfremde Stakeholder verständlich aufzubereiten
• Teamplayer & Lernbereitschaft: Hohes Maß an Eigeninitiative, Zuverlässigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
• Interesse an Finance-Themen: Du faszinierst dich für finanzwirtschaftliche Zusammenhänge, Unternehmenskennzahlen und möchtest aktiv zur Optimierung von Prozessen im Finanzbereich beitragen

Benefits:

• Dich erwartet eine attraktive Vergütung: Im Bachelor-Studium 14 € pro Stunde, Bachelor-Student:innen mit relevanter, abgeschlossener Berufsausbildung 15 € pro Stunde, im Master-Studium 16 € pro Stunde
• Dich erwarten flexible Arbeitszeiten und ein ausgewogener Wechsel zwischen Home-Office und Präsenzphasen am Standort Düsseldorf
• Moderne Arbeitswelt – wir bieten mehr Raum für Vordenker:innen und setzen dabei auf innovative Gestaltungsräume und Methoden für kreatives und digitales Arbeiten
• Intensive Einarbeitung und fachkundige Begleitung – in Form eines personalisierten Onboardings mit einer/einem persönlichen Mentor:in