Werkstudent Business Analytics - Retail Media Insights (m/
At a glance
Pay
Not stated
Median for Tech in Berlin: €17.00/hr, from 131 working-student postings with stated pay in the last 12 months. Salary guide
Requirements
Studies: Computer science, business informatics, data science, mathematics and statistics or related · must be enrolled
Languages: German (fluent) · English (good)
Employer
Schwarz Digits · Management consulting · HQ in Neckarsulm
We list 19 open student roles at Schwarz Digits; this is the only one in Berlin. 58 more have closed since March 2026. See all Schwarz Digits roles
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Of these: 27% with no German needed, 49% hybrid or remote, 13% with pay stated.
Skills in the ad
DatenpipelinesSQLDatenmodellierungAI-APIsExplorative DatenanalyseGeminiDashboardsAgilePython
Job description
Prepare your application Get a CV and cover letter tailored to this job, free.
Description provided by Schwarz Digits
Deine Aufgaben
- Ad-hoc Analysen & Explorative Datenanalyse: Du unterstützt unser Insights-Team bei der Datenmodellierung. Du nutzt aktiv Python und SQL, um komplexe und große Datenmengen zu analysieren und konkrete Business-Fragen rund um unsere Retail Media Kampagnen zu beantworten.
- Datenaufbereitung: Du schreibst und optimierst Skripte für unsere Datenpipelines, um Reports, Dashboards und Analyseverfahren effizienter zu machen.
- Smart Automation & AI-Integration: Du hilfst uns dabei, interne Abläufe zu vereinfachen und zu verschlanken. Dafür schreibst du smarte Python-Skripte und bindest KI-gestützte Tools (z. B. über APIs) in unsere Workflows ein, um manuelle Aufgaben zu automatisieren.
- Impact & Teamwork: Du arbeitest eng mit Data Engineers, Data Scientists und Product Managern zusammen, identifizierst selbstständig Automatisierungspotenziale und übernimmst in agilen Projekten schnell eigene Verantwortung.
Dein Profil
- Studium: Du bist aktuell eingeschriebener Student (m/w/d) im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Mathematik oder einem vergleichbaren analytisch/technischen Studiengang.
- Tech-Stack: Du bringst fundierte praktische Programmierkenntnisse in Python und SQL mit.
- AI-Affinität: Du hast großes Interesse daran, wie man Künstliche Intelligenz und clevere Automatisierungen im Geschäftsalltag nutzen kann, um Prozesse zu vereinfachen. Erste Berührungspunkte mit AI-APIs (z.B. Gemini) oder Automatisierungs-Frameworks sind ein Plus.
- Mindset: Du hast eine hohe Affinität für Zahlen und Daten und eine echte Hands-on-Mentalität: Wenn du einen ineffizienten Prozess siehst, hast du sofort Lust, ihn technisch zu lösen.
- Sprachen: Fließende Deutsch- und gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab
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