Werkstudent*In Im Bereich Data Science (M/W/D)
Kempten
Ehrenmüller GmbH
Details zur Stelle
Standort: KemptenHome Office: bis zu 50% möglich (Achtung! Keine 100% Remote-Stelle)
Jobtyp: Werkstudent*in in Teilzeit
Deine Aufgaben
- Gemeinsam mit deinen Teamkollegen arbeitest du an spannenden und herausfordernden KI-Projekten.
- Du bereitest Daten auf und analysierst sie mit statistischen Methoden.
- Du erstellst Datenvisualisierungen, um deine Ergebnisse zu präsentieren und weitere Erkenntnisse zu ermöglichen.
- Mithilfe von Machine Learning entwickelst du Vorhersagemodelle.
- Für deine Analysen, Visualisierungen und Modellentwicklungen verwendest du Python.
Dein Profil
- Du studierst Mathematik, Statistik, Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang.
- Idealerweise konntest Du bereits Erfahrung in Python Programmierung sammeln.
- Du hast sehr gute Kenntnisse in Machine Learning, Statistik oder Optimierung.
- Du kannst dich schnell in neue Themen einarbeiten und hast ausgeprägte analytische Fähigkeiten.
- Du hast verhandlungssichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Warum wir?
- WORK-LIFE-BALANCE
Als Start-up bieten wir unbürokratische, direkte Kommunikationswege und eine familiäre Atmosphäre. - GESTALTUNGSFREIHEIT
Wir leben flexible Arbeitszeiten und Remote-Arbeit: Bei uns kann jeder, der möchte, einen Teil seiner Arbeit remote verrichten. - MODERNER ARBEITSPLATZ
Du darfst Dir Deine Hardware selbst aussuchen. Egal ob Windows, Linux oder MacOS. - GRATIS VERPFLEGUNG
Bei uns gibt es kostenlosen Kaffee, Süßigkeiten und frisches Obst. - WEITERBILDUNG
Wir arbeiten an Zukunftsthemen, verwenden die neuesten Technologien und bieten vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten. - PERSÖNLICHER PATE
- FIRMENEVENTS
- 30 TAGE URLAUB
- HOME-OFFICE BIS ZU 50% MÖGLICH
Kontakt
Ramona Cernikjob@ehrenmueller.ai
+49 (0) 831 52376977
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Job stats:
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Tags: Computer Science Linux Machine Learning Mathematics Python
Regions:
Remote/Anywhere
Europe
Country:
Germany
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