Big Data / ML Engineering Praktikum / Werkstudent:in (m/w/d)

Innowise Data & AI Engineering · Berlin Innowise ist ein internationales Softwareentwicklungsunternehmen, gegründet im Jahr 2007. Wir unterstützen Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen dabei, ihre Ziele mit digitalen Lösungen und modernen Technologien zu erreichen. Unsere Teams arbeiten in mehr als 40 Technologie- und Business-Bereichen – unter anderem in eCommerce, Logistics, Education, Healthcare, Fintech und Telecommunications. Big Data / ML Engineering Praktikum / Werkstudent:in (m/w/d) Du studierst Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einen vergleichbaren Studiengang und möchtest erste praktische Erfahrung im Bereich Big Data und Machine Learning sammeln? Dann freuen wir uns, dich kennenzulernen. Bei Innowise bekommst du Einblicke in eine technisch anspruchsvolle Umgebung, arbeitest an betreuten Lern- und Praxisaufgaben und wirst dabei von erfahrenen Ingenieur:innen begleitet. Aufgabenbeschreibung Unterstützung bei der Sammlung, Aufbereitung und Analyse von Datensätzen; Einblicke in die Entwicklung und Optimierung von Data Pipelines; Mitwirkung an prototypischen ML-Modellen und betreuten Use Cases; Analyse von Modellergebnissen und Ableitung möglicher Verbesserungen gemeinsam mit dem Team; Einblicke in Tools zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. Erwartete Qualifikationen Studium im Bereich Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Statistik oder einem vergleichbaren Fach; Grundkenntnisse in Python, OOP und Algorithmen; Grundkenntnisse in SQL; Grundverständnis von Big Data, Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie; Interesse an Machine Learning, Data Engineering und modernen AI-Lösungen; Deutschkenntnisse ab B2; Englischkenntnisse ab B2 sind von Vorteil.

Nice to have:

Erste Erfahrungen mit Big-Data-Technologien wie Spark, Hadoop oder Kafka; Grundkenntnisse zu OLAP vs. OLTP, Data Warehouse, Data Lake, Normalisierung und Denormalisierung; Verständnis klassischer ML-Algorithmen, z. B. lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Methoden, Clustering oder Dimensionsreduktion; Erste Berührungspunkte mit verteilten Systemen, z. B. MapReduce, MPP oder Sharding; Erfahrung mit NumPy, Pandas, scikit-learn oder Visualisierungsbibliotheken; Erste Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow; Erste Berührungspunkte mit Backend-Entwicklung oder DevOps.

Unser Angebot Was wir bieten:

Individueller Entwicklungsplan; Betreuung durch eine feste Ansprechperson / Mentor:in; Planbare, flexible Arbeitszeiten im Rahmen deines Studiums und der gesetzlichen Vorgaben; Tech Meetups, Wissensdatenbank und regelmäßiger Team-Austausch; Praktische Einblicke in moderne Technologien und betreute Projektaufgaben; Einblicke in internationale Projekte und betreute Lernaufgaben; Bei beiderseitigem Interesse und entsprechendem Bedarf: Möglichkeit zur Übernahme in eine Werkstudent:innen- oder Junior-Rolle. Flexibles Arbeitsmodell: Für diese Position ist ein hybrides Arbeitsmodell vorgesehen. Details stimmen je nach Vertragsmodell, Studienplan und rechtlichen Voraussetzungen individuell ab. Diversity & Inclusion: Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen aller Geschlechter und Hintergründe. Wir möchten ein Arbeitsumfeld schaffen, in dem sich unterschiedliche Perspektiven, Erfahrungen und Lebenswege einbringen können. Wenn du im Bewerbungsprozess Unterstützung oder Anpassungen benötigst, lass es uns gerne wissen. Vertragsmodell: Je nach Situation und Studienplan bieten wir unterschiedliche Modelle an: Freiwilliges Praktikum bis zu 3 Monate; Pflichtpraktikum gemäß Studien- oder Prüfungsordnung; Werkstudierendentätigkeit nach individueller Vereinbarung. Der genaue Umfang, die Dauer und die Vergütung richten sich nach dem jeweiligen Vertragsmodell und den gesetzlichen Vorgaben. Hinweise zur Bewerbung Bitte bewirb dich über unser Online-Formular und lade deinen CV hoch. Optional kannst du einen GitHub-, Kaggle- oder Portfolio-Link hinzufügen.