
Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/ w/ d)
Auf einen Blick
Gehalt
Nicht angegeben
Median für Tech in Düsseldorf: 16,00 €/Std., aus 21 Werkstudentenanzeigen mit Gehaltsangabe der letzten 12 Monate. Gehaltsübersicht
Voraussetzungen
Studium: Data Science, Mathematik und Statistik oder Wirtschaftsinformatik · Immatrikulation erforderlich
Sprachen: Deutsch muttersprachlich
Arbeitszeit & Dauer
Start ab sofort
Arbeitgeber
ARAG · Versicherungen · 1.000 bis 9.999 Beschäftigte weltweit · Hauptsitz in Düsseldorf
Wir listen 16 offene Werkstudentenjobs und Praktika bei ARAG, davon 13 in Düsseldorf. Seit März 2026 haben wir dort 23 weitere gelistet, die inzwischen geschlossen sind. Alle Stellen von ARAG
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Davon: 10 % ohne Deutschkenntnisse, 59 % hybrid oder remote, 11 % mit Gehaltsangabe.
Skills laut Anzeige
PySparkPandasMachine LearningSQLETL/ELTPythonDatabricksNoSQLAzureGitAzure MLAzure Data FactoryNumPyscikit-learnCI/CD
Stellenbeschreibung
Bewerbung vorbereiten Lebenslauf und Anschreiben passend zu dieser Stelle, kostenlos.
Beschreibung bereitgestellt von ARAG
ARAG-Platz 1, 40472 Düsseldorf
ab sofort
Stellen ID: HR_DUS02091
Das erwartet dich
- Datenaufbereitung & -integration: Gemeinsam mit dem Team baust und pflegst du ETL-/ELT-Pipelines in Databricks und Azure. Außerdem stellst du stabile Verbindungen zu ERP- und Buchhaltungssystemen her und sorgst für hohe Datenqualität
- Datenanalyse & Visualisierung: Mit Python (Pandas, NumPy, PySpark) analysierst du große Datensätze
- Machine Learning & Predictive Analytics: Du wirkst an Konzeption, Umsetzung und Validierung von ML-Modellen mit (z. B. Zeitreihen, Klassifikation, Clustering) und bringst Modelle in die Anwendung – in Databricks-Notebooks oder via Azure ML Deployments
- Data Engineering & DataOps: Du hilfst beim Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen, versionierst Code mit Git und unterstützt CI/CD-Abläufe, außerdem achtest auf Performance, Sicherheit und zuverlässige Prozesse in der Cloud
- Finance: Du arbeitest eng mit Finance und Controlling zusammen, verstehst Bedürfnisse und übersetzt sie in Datenlösungen
- Dokumentation & Wissensaustausch: Du hältst Erkenntnisse fest, bereitest Best Practices und Schulungsunterlagen auf und teilst Wissen im Team
Das bringst du mit
- Du bist immatrikuliert in einem quantitativen Fach (z. B. Data Science, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik).
- Du hast Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ML-Pipelines – von Feature Engineering bis Modell-Monitoring und DataOps-Prinzipien
- Deine sehr gute Python-Skills (z. B. Pandas, PySpark, scikit-learn), Praxis mit Databricks und Azure-Services (Data Factory, SQL Data Warehouse, Azure ML) werden ergänzt durch einen sicheren Umgang mit SQL und NoSQL-Datenbanken.
- Du hast Freude an finanzwirtschaftlichen Zusammenhängen und möchtest Prozesse im Finanzbereich messbar verbessern
- Deutsch auf muttersprachlichem Niveau und sicheres Englisch in Wort und Schrift helfen dir im Arbeitsalltag
Es gelten:20-Stunden-Regel140/280-Tage-RegelWerkstudentenprivilegBrutto-Netto-Rechner