Ausschreibung: Studentische Mitarbeit / Werkstudent KI & Datenanalyse (ML-Team / Einzelperson)

eigens net GmbH — Apotheken-Kooperation & Gesundheitsinnovation
Ort: Berlin, Franklinstraße (Nähe Universität)

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 ersparen.

Das erwartet 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 vollständiger 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 präsentieren.

Qualifikation

Wer gesucht 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 Gestaltung und Impact

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, selbständige Arbeitsweise

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 Qualitäts- und Leistungsziele

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: „ML-Projekt / Team“

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