
Werkstudent Data Science mit Python & Databricks (m/ w/ d)
At a glance
Pay
Not stated
Median for Tech in Düsseldorf: €16.00/hr, from 21 working-student postings with stated pay in the last 12 months. Salary guide
Requirements
Studies: Data science, mathematics and statistics or business informatics · must be enrolled
Languages: German (native)
Hours & duration
Starts as soon as possible
Employer
ARAG · Insurance · 1,000 to 9,999 employees worldwide · HQ in Düsseldorf
We list 16 open student roles at ARAG, 13 in Düsseldorf. 23 more have closed since March 2026. See all ARAG roles
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Of these: 10% with no German needed, 59% hybrid or remote, 11% with pay stated.
Skills in the ad
PySparkPandasMachine LearningSQLETL/ELTPythonDatabricksNoSQLAzureGitAzure MLAzure Data FactoryNumPyscikit-learnCI/CD
Job description
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Description provided by 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
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