Wir suchen ab sofort Werkstudent:in Data Engineering (w/m/d)

Du bist technikbegeistert, interessierst Dich für moderne Technologien und möchtest praktische Erfahrungen im Bereich Entwicklung mit dem Schwerpunkt Data Engineering sammeln? Dann werde Teil unseres Teams und entwickle mit uns innovative Lösungen!

Was diesen Job so besonders macht?

• Du unterstützt bei wertvollen Projekten, wie z.B. bei der Entwicklung moderner Datenpipelines, der Einführung zentraler Datenkataloge und bei der Umsetzung verlässlicher Data-Contracts für den Aufbau einer leistungsstarken Datenplattform.
• Deine Arbeit schafft nicht nur die Basis für innovative Datenanalysen und effiziente Automatisierungen, Du kannst sogar Deine kreativen Ideen bei der Optimierung von Schnittstellen und Cloud-Architekturen einbringen.
• Gemeinsam mit unserem Team entwickelst Du skalierbare Lösungen, um Datenströme zu verarbeiten, Analysen durchzuführen und Geschäftsprozesse zu digitalisieren.
• Deine Weiterbildung ist uns wichtig! Bei uns bekommst Du die Möglichkeit in die Technologien der Dateninfrastruktur und des -managements, wie beispielsweise Kubernetes, RudderStack oder ClickHouse, einzutauchen.
• Wir sind füreinander da und schätzen uns gegenseitig. Wir arbeiten im Team und ermöglichen Dir, Deine Arbeitszeit flexibel mit Deinem Studium zu vereinbaren.

Warum ausgerechnet Du zu diesem Job passt?

• Erste Berührungspunkte mit Cloud-Technologien, Linux, Containern (z. B. Docker) oder modernen Datenbanken sind ein Plus, aber keine Voraussetzung – wir unterstützen Dich bei der Einarbeitung.
• Deine Neugier, neue Aufgaben zu übernehmen und Dich in Themen wie Monitoring und Skalierbarkeit einzuarbeiten, macht Dich besonders wertvoll für unser Team.
• Wenn wir es uns wünschen könnten, besitzt Du bereits Kenntnisse in REST-APIs, Datenmodellierung oder Programmierungssprachen (z. B. Python, Rust, Go) - ist aber keine Pflicht. Viel wichtiger ist uns Deine Motivation, Dich in abwechslungsreiche Themen einzubringen.
• Grundlegendes Wissen in Datenverarbeitung, -integration, -visualisierung und -management sowie in Extract, Transform, Load (ETL)-Pipelines wäre von Vorteil, aber kein Muss.
• Du bist im Studiengang Informatik, Data Engineering, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder in vergleichbaren Fachrichtungen eingeschrieben? Dann bist Du genau richtig bei uns!