Jobbeschreibung

Als Python-Entwickler in Burgdorf arbeitest du für ein innovatives Unternehmen im Bereich erneuerbarer Energien. Du unterstützt das Data Science Team bei der Entwicklung von Algorithmen zur Optimierung der Energieproduktion und -verteilung. Das moderne Büro liegt in einem Technologiepark und bietet eine inspirierende Arbeitsatmosphäre. Du hast die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Projekten mitzuarbeiten und wertvolle praktische Erfahrung parallel zu deinem Studium zu sammeln.

Branche: Energiewirtschaft

Jobarten: Werkstudent

Personalart: Datenanalyse-Programmierer (m/w/d)

Aufgaben:

Zu deinen Hauptaufgaben gehört die Entwicklung und Optimierung von Python-Skripten zur Datenanalyse und -visualisierung. Du implementierst Algorithmen zur Prognose von Energieerzeugung aus erneuerbaren Quellen. Die Entwicklung von ETL-Prozessen zur Integration verschiedener Datenquellen fällt in deinen Verantwortungsbereich. Du erstellst interaktive Dashboards mit Plotly und Dash zur Visualisierung von Energiedaten. Du arbeitest an der Implementierung von Machine Learning-Modellen zur Optimierung des Energieverbrauchs.

Neben den Kernaufgaben unterstützt du bei der Dokumentation von Code und Datenmodellen. Du hilfst bei der Automatisierung wiederkehrender Datenanalyse-Aufgaben. Gelegentlich bist du in die Vorbereitung und Durchführung von Datenanalyse-Workshops eingebunden. Du beteiligst dich an der Evaluation neuer Tools und Libraries im Python-Ökosystem. Du unterstützt bei der Vorbereitung von Präsentationen zu Analyseergebnissen für Stakeholder.

Anforderungen:

Du befindest dich in einem Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder einem verwandten Fach. Gute Kenntnisse in Python und relevanten Libraries (Pandas, NumPy, Scikit-learn) sind erforderlich. Erfahrung mit Datenbanken (SQL) und Datenanalyse wird vorausgesetzt. Grundkenntnisse in statistischen Verfahren und Machine Learning sind wichtig. Verständnis für Versionskontrollsysteme (Git) und Jupyter Notebooks wird erwartet. Idealerweise hast du bereits eigene Projekte im Bereich Datenanalyse oder Machine Learning umgesetzt.

Du zeichnest dich durch ein analytisches Denkvermögen und ein gutes Verständnis für Datenstrukturen aus. Deine Fähigkeit, komplexe Probleme in lösbare Teilprobleme zu zerlegen, ist für diesen Job wichtig. Du arbeitest strukturiert und kannst große Datenmengen effizient verarbeiten. Deine Neugier und Lernbereitschaft ermöglichen es dir, dich schnell in neue Technologien und Frameworks einzuarbeiten. Du kommunizierst klar und kannst Analyseergebnisse verständlich präsentieren.

Arbeitszeiten:

Flexible Arbeitszeiten zwischen 8 und 18 Uhr, 15-20 Stunden pro Woche während der Vorlesungszeit, mehr Stunden in den Semesterferien nach Vereinbarung. Hybrides Arbeitsmodell mit 2 Tagen vor Ort für Team-Meetings.

Zusammenfassung:

Du erhältst einen überdurchschnittlichen Stundenlohn von 32,50 Euro. Der Kunde bietet dir praktische Erfahrung in der Datenanalyse und Machine Learning für reale Anwendungen im Energiesektor. Du erhältst Mentoring durch erfahrene Data Scientists und kannst deine theoretischen Kenntnisse aus dem Studium in die Praxis umsetzen. Es besteht die Möglichkeit, deine Abschlussarbeit in Kooperation mit dem Unternehmen zu schreiben. Du arbeitest an Projekten mit positiver Umweltwirkung und lernst die Anwendung von Data Science in der Energiewende kennen.