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Werkstudent KI & Datenanalyse

eigens.net GmbH

Berlin
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Ihre Aufgaben

Aufgaben

Deine Mission

Lieferengpässe, saisonale Nachfragespitzen und externe Einflussfaktoren erschweren eine zuverlässig planbare Arzneimittelversorgung. Mit diesem Projekt wollen wir herausfinden, wie maschinelles Lernen & KI-Modelle konkret dazu beitragen können, die Arzneimittelverfügbarkeit sicherer und bedarfsgerechter zu machen — um Menschen Wartezeiten zu .

Das dich

  • Arbeiten mit großen Datensätzen (ca. 10 Jahre, mehrere Millionen Datenpunkte)
  • Identifikation, Integration und Korrelation externer Einflussfaktoren (Wettereinflüsse, Feiertage, Infektionsverläufe, Lieferengpässe etc.)
  • Entwicklung, Training und Vergleich verschiedener ML-Modelle (Forecasting, Zeitreihen, Regressions- oder Klassifikationsansätze)
  • Prozessdesign für Modellaktualisierung, Monitoring und Deployment bei

Ihr Profil

.

Qualifikation

Wer wird

  • Einzelpersonen oder Teams (2–3 Personen), die sich als High Potentials verstehen
  • Studierende (z. B. Informatik, Data Science, Statistik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik oder ähnlich) mit hohem Interesse an komplexen Analyse- und Prognoseaufgaben
  • Interesse an Python oder ähnlichen Tools & ML-Bibliotheken, idealerweise erste relevante Projekte/Erfahrungen
  • Hohe Motivation, analytische Denkweise, Lust auf und

Anforderungen

  • Studium in Informatik, Data Science, Statistik, Mathematik, KI, Wirtschaftsinformatik oder verwandtem Bereich
  • Sehr hohe Motivation, Lernbereitschaft und Begeisterung für komplexe Daten- und Analyseaufgaben
  • Erfahrung oder starkes Interesse an Machine Learning, Forecasting / Zeitreihenanalyse
  • Gute Kenntnisse in Python (oder einer anderen geeigneten Sprache) und einschlägigen ML-Bibliotheken (z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch o. Ä.)
  • Bewusstsein und Verantwortung für Datenschutz, Datensicherheit und Compliance
  • Team- und Kommunikationsfähigkeit

Wir bieten

eigens net GmbH — Apotheken-Kooperation & Gesundheitsinnovation

Ort: Berlin, Franklinstraße (Nähe Universität)

  • DSGVO-Konformität
  • Möglichkeit, dass dein Prototyp später produktiv eingesetzt und weiterentwickelt wird

Zweistufiges Auswahlverfahren

Runde 1: Fachliche Eignung (diese Bewerbungsrunde) Bewirb dich mit deinen Unterlagen. Wir prüfen deine fachliche Qualifikation und Motivation.

Runde 2: Konzeptpitch (nur für qualifizierte Kandidaten) Qualifizierte Bewerber:innen erhalten zusätzliche Projektinformationen und werden eingeladen, einen 10-15-minütigen Konzeptpitch zu erarbeiten und zu

  • selbständige

Benefits

Wir bieten

  • Reales, kritisch relevantes Praxisprojekt mit gesellschaftlichem Nutzen und echtem Impact
  • Moderne Ausstattung, flexible Arbeitszeiten, Home-Office-Möglichkeiten
  • Betreuung, Feedback, Mentoring durch erfahrene Kolleg:innen
  • Laufzeit: 3 Monate, mit Option auf Verlängerung oder Anschlussprojekte bei erfolgreicher Zusammenarbeit
  • Arbeitszeit: ca. 15-30 Stunden/Woche (je nach Semesterlage und Absprache)
  • Knockout-Bounty: 10.000 € bei Erreichen der definierten

und

Bewerbung

  • Kurzes Motivationsschreiben (max. 1 Seite) – warum interessiert dich dieses Projekt?
  • Lebenslauf
  • Bisherige relevante Projekte / Referenzen (z. B. GitHub-Profile, Projektbeschreibungen, Studienarbeiten)
  • Deine Verfügbarkeit (ab wann, wie viele Stunden/Woche)
  • Betreff bitte: 
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Veröffentlichtvor 1 Tag
Läuft abin 14 Tagen
ArbeitsmodusFull Time
Quelle
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