Werkstudent/in im Bereich Data Science (w/d/m)

Einleitung

Unterstütze unser Data-Science-Team bei der Entwicklung praxisnaher Machine-Learning-Lösungen! Als Werkstudent im Bereich Data Science (m/w/d) arbeitest du gemeinsam mit uns an Modellen zur Klassifikation von Netzwerkverkehr, analysierst technische Problemstellungen und entwickelst fundierte Lösungsansätze. Mit deinen Python-Kenntnissen automatisierst du wiederkehrende Prozesse, unterstützt das Team im Tagesgeschäft und trägst zur kontinuierlichen Verbesserung unserer Produktsoftware bei. So hilfst du uns, unsere ML-Modelle effizienter, robuster und produktnäher weiterzuentwickeln.

Aufgaben

• Du arbeitest mit uns zusammen an unseren Machine Learning Modellen mit dem Ziel der Klassifikation von Netzwerkverkehr
• Du untersuchst Problemstellungen und erarbeitest fundierte Lösungsansätze
• Du entwickelst Automatisierungsskripte in Python
• Du unterstützt das Data Science Teams im Tagesgeschäft
• Du arbeitest an der kontinuierlichen Verbesserung unserer Produktsoftware mit

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Qualifikationen

• Du bist immatrikuliert an einer deutschen Hochschule und verfügst über Programmiererfahrung in Python
• Du bist in der Lage mit Machine Learning Modellen umzugehen und zu erstellen
• Du hast Kenntnisse im Umgang mit Linux und den gängigen ML Bibliotheken
• Du verfügst über eine gute Auffassungsgabe und Lernbereitschaft
• Dein Profil runden sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse ab (mind. C1)
• Du kannst an mind. 2 Tagen/Woche in unserem Büro in Leipzig anwesend sein

Kontakt und weitere Informationen

Wir freuen uns auf deine Bewerbung! Am besten online über das Bewerbungsportal. Bei Fragen stehen unser Chatbot Paul und das Recruiting-Team jederzeit gerne zur Verfügung.

Bei Rohde & Schwarz fördern wir Chancengleichheit und begrüßen Bewerbungen von Menschen mit und ohne Behinderung. Wir bieten eine inklusive Arbeitsumgebung, in der alle Menschen ihre Fähigkeiten und Talente entfalten können, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Alter, sexueller Orientierung, Identität und anderen Merkmalen.