Werkstudent (m/w/d) – Data Engineering

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 1 Stunde

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏱ Teilzeit

⚪️ Einsteiger

🚰 Dateningenieur

🚫👨‍🎓 Kein Abschluss erforderlich

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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datavent.io

WebsiteLinkedInAlle Stellen

2 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🤝 B2B

🤖 Künstliche Intelligenz

💼 Beratung

B2B • Artificial Intelligence • Consulting

datavent. io ist ein B2B-Daten-Engineering- und Plattform-Beratungsunternehmen, das Cloud-native, KI-fähige Datenplattformen und Lakehouse-Architekturen für Analytics und produktionsorientierte KI entwickelt. Sie bieten End-to-End-Dienste – Architektur, Ingestion, Transformation, Modellierung, MLOps/RAG-Pipelines, Vektorspeicher/Merkmalspeicher und fortlaufende Plattform-Betreuung – auf den Clouds und Stacks der Kunden (AWS, GCP, Azure, Snowflake, Databricks oder On-Prem) mit einem Ansatz ohne Anbieterbindung an. Das Unternehmen legt den Fokus auf Produktionsergebnisse (Produktion von Infrastruktur und nicht Prototypen), schnelle Lieferung und Integrationen über viele Datenquellen in Branchen wie Banken, Telekommunikation, Fertigung und B2B SaaS.

Beschreibung

• Entwicklung von Python- und SQL-Pipelines zur Aufnahme, Transformation und Validierung von Daten aus APIs, Datenbanken und Dateien • Entwicklung von Datenmodellen und Transformationen für Analytics- und KI-Anwendungen • Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, automatisierten Tests und Monitoring • Untersuchung von Pipeline-Fehlern sowie Verbesserung von Logging und Fehleranalyse • Mitarbeit an Cloud-Datenplattformen und Lakehouse-Projekten • Dokumentation der Arbeit und Zusammenarbeit mit Git, Pull Requests und Code Reviews • Übernahme eigener Aufgaben ab dem ersten Tag

🎯 Anforderungen

• Aktuelles Studium der Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eines verwandten Studiengangs • Praktische Erfahrung mit Python, Datenbanken und Datenpipelines • Sorgfältige und systematische Vorgehensweise beim Debugging sowie Bereitschaft, Fragen zu stellen • Gute Kommunikationsfähigkeiten in englischer Sprache • Kenntnisse in AWS, dbt, Airflow, Docker, Snowflake, Databricks und Apache Iceberg • Verfügbarkeit für 15–20 Stunden pro Woche • Der Bewerbung sind ein Lebenslauf, die Studienrichtung, der voraussichtliche Abschlusszeitpunkt und die wöchentliche Verfügbarkeit beizufügen

🏖️ Vorteile

• 20 Urlaubstage pro Jahr • Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands mit einer Arbeitszeit, die auf das Studium abgestimmt wird • Einblicke in moderne Cloud-Plattformen, Datenarchitekturen und die Grundlagen produktiver KI-Systeme • Kleines Team, in dem Sie eigene Ideen einbringen und die Auswirkungen Ihrer Arbeit nachvollziehen können