Werkstudent Data Science (gn)

Energy2market GmbH
Leipzig, Germany
3 days ago

Role details

Contract type
Internship / Graduate position
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Shift work
Languages
English, German
Experience level
Junior

Job location

Leipzig, Germany

Tech stack

Microsoft Windows
Apple Mac Systems
IBM ILOG CPLEX Optimization Studio (CPLEX)
Python
Machine Learning
NumPy
GIT
Pandas
Scikit Learn
Kubernetes
Operational Systems
Machine Learning Operations
Docker

Job description

Du hast Lust, neben dem Studium nicht nur Code zu schreiben, sondern mit deinen Ideen echte Data-Science-Services für Prognose, Optimierung und Reporting mitzugestalten? Dann werde Werkstudent:in bei uns und sammle praktische Erfahrung mit Python, modernen Tools und spannenden Fragestellungen rund um den Energiehandel - dort, wo Daten nicht nur schön aussehen, sondern wirklich etwas bewegen.

Das erwartet Dich

  • Unterstützung für den Aufbau, Entwicklung und Betrieb klar definierter Data Science Services für interne und externe Kunden u.a. im Bereich Prognose, Optimierung und Reporting.
  • Unterstützung bei der kontinuierliche technische Weiterentwicklung der bestehenden Data Science Services., * Moderne Arbeitswelt mit abwechslungsreichen Aufgaben im Bereich der erneuerbaren Energien.
  • Ein flexibles Arbeitszeitmodell und hybrides Arbeiten.
  • Kostenlose Getränke und Obstkörbe, sowie Teamevents.
  • Individuelle Entwicklungsperspektiven.
  • Moderne Ausstattung mit qualitativ hochwertiger Hardware in Plagwitz.
  • Ein Betriebssystem das zu Dir passt - wähle zwischen Windows oder MacOS.
  • Werkstudenten-Stammtisch zur aktiven Vernetzung innerhalb der e2m und der Möglichkeit zum proaktiven Erfahrungsaustausch.

Requirements

  • Technisches oder wirtschaftswissenschaftliches Studium.
  • Erste Erfahrung in Python, Docker, git und Co.
  • Erste Erfahrung in einem der folgenden Bereiche:
  • statistische Analyse und Modellierung (bspw. mit NumPy, pandas, scikit-learn)
  • linearer Optimierung (bspw. mit Pyomo, PuLP, Gurobi, CPLEX)
  • maschinelles Lernen (bspw. mit MLflow, AutoML, …)
  • Erste Erfahrungen im Umgang mit Prefect und Kubernetes wünschenswert.
  • Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
  • Interesse am deutschen und europäischen Energiehandel.

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