Werkstudent*in Data Engineering & Data Science

• Du entwickelst neue Datenprodukte weiter und optimierst bestehende Lösungen mit Schwerpunkt auf Machine Learning und generativer KI.
• Du bereitest Daten aus verschiedenen Quellen auf, analysierst sie und schaffst die Grundlage für datengetriebene Anwendungen.
• Du arbeitest mit der Google Cloud Platform (GCP) und lernst moderne Technologien für Data Engineering und Machine Learning kennen.
• Du unterstützt den Aufbau und die Weiterentwicklung unserer Infrastruktur mit Terraform und sammelst erste Erfahrungen mit Infrastructure as Code.
• Du arbeitest eng mit Data Engineers, Data Scientists und Machine-Learning-Expert*innen zusammen und bringst eigene Ideen ein.
• Du erhältst spannende Einblicke in Business Intelligence sowie Big-Data-Lösungen im internationalen E-Commerce.

• Du studierst (Wirtschafts-)Informatik, Physik oder einen vergleichbaren Studiengang mit IT-Schwerpunkt.
• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken (z. B. PostgreSQL, MySQL oder SQLite) bringst du bereits mit.
• Ein analytisches Denkvermögen und eine schnelle Auffassungsgabe helfen dir dabei, dich in neue Technologien und komplexe Fragestellungen einzuarbeiten.
• Du hast Freude an der Zusammenarbeit im Team sowie Interesse daran, gemeinsam technische Lösungen zu entwickeln.
• Du kannst uns für mindestens ein Jahr mit 15-18 Stunden pro Woche unterstützen.
• Deutsch- und Englischkenntnisse auf B2-Niveau runden dein Profil ab.

Nice-to-have

• Du konntest bereits erste Erfahrungen mit Public-Cloud-Plattformen wie GCP, AWS oder Azure sammeln.
• Du kennst Big-Data-Technologien wie BigQuery und hast schon mit MLMs und GenAI Tools gearbeitet.
• Du bringst erste Kenntnisse in Infrastructure as Code (z. B. Terraform) sowie Git/GitHub mit.

30 Tage Urlaub Flexible Arbeitszeiten Hybrides Arbeiten Mitarbeiterangebote

Otto.de, eine der größten E-Commerce-Plattformen Europas, hat einen vertikalen Systemschnitt mit fachlicher Abgrenzung (z.B. User, Order oder Recommendations). Unsere crossfunktionalen Teams sind verantwortlich für die vertikalen Teilprodukte - fachlich, technisch und auch für den Betrieb der Microservices in der AWS. Technische Entscheidungen werden von uns und nicht durch Manager getroffen. Ebenso gestalten wir die Art unserer agilen Zusammenarbeit selbst und finden gemeinsam neue Wege.