Werkstudent_in im Data Engineering (m/w/d)

Deine Aufgaben: Data Engineering: Du unterstützt beim Aufbauen, Pflegen und Weiterentwickeln von Datenpipelines und Automatisierungen mit Python, Bash oder ähnlichen Tools. Daten Monitoring: Du wirkst beim Integrieren und Überwachen von Datenquellen (APIs, Datenbanken und Cloud-Services) kontinuierlich mit. Data Infrastructure: Du begleitest das Deployen und das Warten von technischen Lösungen (z.B. Skripte, kleine Anwendungen, Monitoring-Tools). Data Management: Du dokumentierst Prozesse, technische Abläufe und Schnittstellen und unterstützt bei der Fehleranalyse und -behebung im laufenden Betrieb. Teamwork: Du arbeitest eng mit den Fachbereichen, Data Engineers und Data Scientists zusammen. Das bieten wir dir: Flexible Arbeitszeiten (bis zu 20 Stunden pro Woche, in den Semesterferien kannst du gerne deine Stunden erhöhen), Arbeitszeiterfassung sowie die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten - du gestaltest deinen Arbeitstag. Triff deine Kolleg:innen in unserem Work Café, zieh dich für ungestörtes Arbeiten in ein ruhiges Büro zurück oder arbeite auch mal draußen in der Sonne - WLAN auf dem ganzen Campus und New Work machen es möglich. Erlerne praktische Einblicke in moderne Data Engineering- und DevOps-Prozesse eines wachsenden Energieunternehmens und mit der Möglichkeit, dich in aktuelle Tools und Technologien einzuarbeiten & aktiv an Lösungen mitzuarbeiten. Wir sind verkehrsmäßig gut angebunden, egal, ob du mit der Bahn oder dem Auto kommst. Barista, Obst- und Gemüseboxen, Bio-Müsli, Kantine, Essensautomat - bei uns ist für jeden Geschmack etwas dabei. Dein Profil: Du bist eingeschriebener Studierender (m/w/d) im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik, Naturwissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang. Du hast Interesse an Data Engineering, DevOps und Automatisierung - erste private oder Uni-Projekte mit Python, Bash, Datenbanken oder Cloud-Tools sind ein Plus, aber keine Voraussetzung. Du bist bereit, dich in neue Tools und Themen wie Datenpipelines, Monitoring, Cloud-Services, Automatisierungsskripte und Dokumentation einzuarbeiten.
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