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Werkstudent Data Science (m/w/d)

aiomaticvor 7 TagenAktualisiert vor 4 TagenWerkstudent
HybridEnglisch erforderlichDeutsch erforderlichTechKI, ML & Data Science

Erforderliche Skills

Unsupervised LearningDomain AdaptationPyTorchData Pipelinesscikit-learnTensorFlowSciPyPlotlySensorsMachine LearningPythonAIExplainable AINumPyPandas

Stellenbeschreibung

aiomatic hat diese Stelle ausgeschrieben. Unten erklären wir, was sie für dich als Werkstudent:in in Hamburg bedeutet: deine Wochenstunden, dein Netto und deine Visumsgrenzen. Du kannst außerdem ChatGPT oder Claude mit einem fertigen Prompt öffnen, um deinen Lebenslauf anzupassen, deine Eignung zu prüfen, ein Anschreiben zu verfassen oder dich auf das Interview vorzubereiten.

Jobscan

Kommt dein Lebenslauf durch den ATS-Filter dieses Jobs? Mit Jobscan gegen diesen Job prüfen

Beschreibung bereitgestellt von aiomatic

Start: August 2026

Du möchtest deine Kenntnisse in Data Science, Machine Learning und Python nutzen, um datengetriebene Lösungen für industrielle Anwendungen zu entwickeln? Dich reizt die Arbeit mit realen Maschinendaten und die Möglichkeit, verschiedene Methoden aus dem Bereich AI und Machine Learning praktisch zu erproben und weiterzuentwickeln?

Dabei bieten wir Dir die Möglichkeit, Deine Fähigkeiten in einem innovativen Start-up einzubringen, eigene Ideen umzusetzen und wertvolle Praxiserfahrung an der Schnittstelle zwischen Daten, Machine Learning und industriellen Anwendungen zu sammeln.

Standort: Hamburg (hybrid). Du musst in pendelbarer Entfernung zu Hamburg wohnen, da ein wöchentlicher On‑Site‑Tag Teil der Rolle ist.

Umfang: Werkstudententätigkeit mit flexibler Arbeitszeit

Diese Aufgaben erwarten Dich:

  • Datenexploration und -aufbereitung
  • Analyse und Aufbereitung neuer Maschinendaten
  • Testen und Vergleichen verschiedener Verfahren aus dem Bereich Machine Learning und AI
  • Aufbau und Weiterentwicklung automatisierter Datenverarbeitungs-Pipelines
  • Mitwirkung an der Entwicklung von AI-Verfahren, beispielsweise in den Bereichen Explainable AI, Unsupervised Learning oder Domain Adaptation

Diese Qualitäten Führen Dich Zum Erfolg

#Must-Haves

  • Fortgeschrittenes Studium und Immatrikulation in Informatik, Mathematik/Statistik, Physik oder einem vergleichbaren Studiengang (andere Fachrichtungen ebenfalls willkommen), mit >1 Jahr geplanter Reststudienzeit
  • Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit relevanten Packages, insbesondere Pandas, NumPy/SciPy, TensorFlow oder PyTorch, scikit-learn und Plotly
  • Gute Kenntnisse in Statistik und Stochastik
  • Sehr gute Deutschkenntnisse oder sehr gute Englischkenntnisse
  • Eine strukturierte und eigenständige Arbeitsweise sowie Freude daran, sich in neue technische Fragestellungen einzuarbeiten

#Nice to Have

  • Grundlegende Kenntnisse im Bereich Sensoren und Sensordaten
  • Erste praktische Erfahrung mit Machine Learning oder AI
  • Interesse an industriellen Anwendungen, Zeitreihendaten und datengetriebenen Verfahren

Warum gerade dieser Job?

Dich erwartet...

  • größtmögliche Flexibilität hinsichtlich Arbeitszeit und Arbeitsort
  • eine angenehme Arbeitsatmosphäre mit den tollsten Kolleginnen und Kollegen
  • ein Einblick in eine der spannendsten Branchen und ein innovatives Produkt
  • die Chance, den Erfolg eines Start-ups aktiv mitzugestalten und Deine eigenen Ideen zu verwirklichen
  • die Möglichkeit, Deine Stärken und Dein Potenzial innerhalb eines energetischen Teams voll auszuschöpfen
  • ein dynamisches Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen
  • die Möglichkeit, schnell Verantwortung zu übernehmen und Deine Praxiserfahrung auszubauen
  • größtmöglicher Freiraum, um maximal eigenständig und effizient zu arbeiten und Dich bestmöglich weiterzuentwickeln

Du hast Lust bekommen, gemeinsam mit uns die Industrie zu revolutionieren?

Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung!

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Wichtiges für Werkstudierende

Was diese Werkstudentenstelle im Bereich Tech in Hamburg für dich bedeutet: die Wochenstundenregeln, die Vorteile bei den Sozialabgaben und worauf internationale Studierende vor der Bewerbung achten sollten.

Wochenstunden

Werkstudierende dürfen während des Semesters bis zu 20 Stunden pro Woche arbeiten, in den Semesterferien Vollzeit. Wer das einhält, behält den Studierendenstatus und die Werkstudentenvorteile.

Werkstudenten-Regeln

Sozialabgaben

Dank des Werkstudentenprivilegs zahlst du keine Beiträge zur Kranken-, Pflege- und Arbeitslosenversicherung — nur die Rentenversicherung greift. Dir bleibt mehr netto als in einem regulären Job.

Versicherung prüfen

Internationale Studierende

Studierende von außerhalb der EU dürfen 140 volle oder 280 halbe Tage im Jahr arbeiten (seit März 2024, zuvor 120/240). Ein Werkstudentenvertrag passt meist in diesen Rahmen — prüfe die genauen Grenzen auf deinem Aufenthaltstitel.

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Häufig gestellte Fragen

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