Die DHL Sorting Center GmbH sucht einen Werkstudenten (m/w/d) Data Engineering & DevOps.

Im Jahr 2014 als Tochtergesellschaft der DHL Group gegründet, ist es unsere Aufgabe und Leidenschaft, Sortieranlagen für neue DHL-Paketzentren als Hersteller zu planen, zu beschaffen und zu realisieren. Seitdem haben wir in Obertshausen, Bremen, Bochum, Berlin Ludwigsfelde, Aschheim und Posen sechs der größten Paketzentren Europas errichtet und in Betrieb genommen, in denen jeweils bis zu 50.000 Packstücke pro Stunde sortiert werden können.

Wenn du einen ersten Eindruck von den Dimensionen eines solchen Mega-Hubs bekommen möchtest, sieh dir gerne folgendes Video zur Inbetriebnahme in Ludwigsfelde an:

https://group.dhl.com/de/presse/pressemitteilungen/2022/ludwigsfelde-deutsche-post-dhl-group-nimmt-erstes-mega-paketzentrum-in-ostdeutschland-in-betrieb.html

Als Werkstudent (m/w/d) Data Engineering & DevOps unterstützt Du unser Analytics Team bei der datengetriebenen Optimierung operativer Prozesse in unseren Paketzentren. Du arbeitest dabei eng mit einem erfahrenen Data/DevOps Engineer zusammen und bekommst Einblicke in eine moderne Dateninfrastruktur, Automatisierung und Plattformbetrieb.

Aufgaben

• Unterstützung beim Aufbau und Betrieb von Daten-Pipelines mit DBT, PostgreSQL und Kafka/Repanda
• Mitwirkung bei der Containerisierung und Deployment-Prozessen mit Docker und GitHub Actions (CI/CD)
• Pflege und Monitoring virtueller Maschinen und Datenbankinstanzen
• Automatisierung von Analyseprozessen und technische Unterstützung bei der Umsetzung datengetriebener Use-Cases
• Mitwirkung bei der Analyse von Störungsursachen in Sortieranlagen durch forensische Datenanalyse

Fachliche und persönliche Anforderungen

• Fortgeschrittenes Bachelor- oder Master-Studium mit technischem oder analytischem Fokus (bspw. Informatik, Data Sciences, Mathematik, Wirtschaftsingenieurwesen)
• Erste praktische Erfahrung mit Python (idealerweise mit Pandas oder ähnlichen Tools)
• Grundkenntnisse in SQL und Interesse an Datenmodellierung
• Interesse an DevOps, CI/CD und Infrastrukturthemen
• Selbständige und strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit und Lernbereitschaft
• Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Was wir bieten

• Direkte Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Data/DevOps Engineer in einem innovativen Umfeld
• Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
• Praxisnahe Erfahrung mit modernen Tools und Technologien im Bereich Data & DevOps

Die DHL Sorting Center GmbH sucht einen Werkstudenten (m/w/d) Data Engineering & DevOps.

Im Jahr 2014 als Tochtergesellschaft der DHL Group gegründet, ist es unsere Aufgabe und Leidenschaft, Sortieranlagen für neue DHL-Paketzentren als Hersteller zu planen, zu beschaffen und zu realisieren. Seitdem haben wir in Obertshausen, Bremen, Bochum, Berlin Ludwigsfelde, Aschheim und Posen sechs der größten Paketzentren Europas errichtet und in Betrieb genommen, in denen jeweils bis zu 50.000 Packstücke pro Stunde sortiert werden können.

Wenn du einen ersten Eindruck von den Dimensionen eines solchen Mega-Hubs bekommen möchtest, sieh dir gerne folgendes Video zur Inbetriebnahme in Ludwigsfelde an:

https://group.dhl.com/de/presse/pressemitteilungen/2022/ludwigsfelde-deutsche-post-dhl-group-nimmt-erstes-mega-paketzentrum-in-ostdeutschland-in-betrieb.html

Als Werkstudent (m/w/d) Data Engineering & DevOps unterstützt Du unser Analytics Team bei der datengetriebenen Optimierung operativer Prozesse in unseren Paketzentren. Du arbeitest dabei eng mit einem erfahrenen Data/DevOps Engineer zusammen und bekommst Einblicke in eine moderne Dateninfrastruktur, Automatisierung und Plattformbetrieb.

Aufgaben

• Unterstützung beim Aufbau und Betrieb von Daten-Pipelines mit DBT, PostgreSQL und Kafka/Repanda
• Mitwirkung bei der Containerisierung und Deployment-Prozessen mit Docker und GitHub Actions (CI/CD)
• Pflege und Monitoring virtueller Maschinen und Datenbankinstanzen
• Automatisierung von Analyseprozessen und technische Unterstützung bei der Umsetzung datengetriebener Use-Cases
• Mitwirkung bei der Analyse von Störungsursachen in Sortieranlagen durch forensische Datenanalyse

Fachliche und persönliche Anforderungen

• Fortgeschrittenes Bachelor- oder Master-Studium mit technischem oder analytischem Fokus (bspw. Informatik, Data Sciences, Mathematik, Wirtschaftsingenieurwesen)
• Erste praktische Erfahrung mit Python (idealerweise mit Pandas oder ähnlichen Tools)
• Grundkenntnisse in SQL und Interesse an Datenmodellierung
• Interesse an DevOps, CI/CD und Infrastrukturthemen
• Selbständige und strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit und Lernbereitschaft
• Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Was wir bieten

• Direkte Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Data/DevOps Engineer in einem innovativen Umfeld
• Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
• Praxisnahe Erfahrung mit modernen Tools und Technologien im Bereich Data & DevOps