Praktikum Data Science – Immobilien M/F/X
- Status
- Open
- Remote policy
- Not stated
- Employment type
- Not stated
- Salary
- 12,000 EUR / year
- Source
- germantechjobs
- First observed
- 2026-11-02 14:47 UTC
- Last seen
- 2026-11-02 14:47 UTC
- Source claims posted
- 2026-11-02 10:38 UTC
- Consecutive misses
- 0 of 3
What the posting says
Salary: 12.000 - 12.000 € per year
Requirements:
Studium im Bereich Wirtschaftsinformatik, Data Science, Physik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen, Mathematik / Statistik oder BWL / VWL mit technischem Fokus
Praktika und erste Erfahrungen im Data Science Umfeld oder Data Management, vorzugsweise in einem Beratungsunternehmen, von Vorteil
Erste Erfahrung im Umgang mit Python und Einsatz von KI-/Gemini, SQL sowie Kenntnisse gängiger Data Science-Methoden erwünscht
Responsibilities:
Du treibst Digitalisierungsthemen, die analytische Daten-Nutzung und die Datenqualität im gesamten Lifecycle unserer Immobilien voran
Lerne Prozess-, Sensor-/IoT-Daten für mehr als 12.000 Filialen und 500 Lager kennen
Überlege gemeinsam im Team, wie Datenqualität mit datengetriebenen Prozessen und Tasks verbessert wird
Bringe deine Ideen ein und nutze Tools wie Gemini, Gems, Canvas Scripting, GCP, Databricks und Python
Lerne an der Quelle, was funktioniert und wie der Digital Shift im Immo-Bereich die Produktivität steigert
Mache gemeinsam mit dem Immobilien internen Data Team aus Daten “Fakten für Entscheidungen”
Technologies:
Databricks
GCP
IoT
Python
SQL
Cloud
More:
Wir sind Lidl, ein Unternehmen, das Qualität zum guten Preis weltweit anbietet. Bei uns finden vielfältige Talente eine berufliche Heimat in Bereichen wie Einkauf, Logistik, Warengeschäft oder IT. Wir bieten spannende Aufgaben und Projekte in einem dynamischen und internationalen Umfeld, in dem sich jeder persönlich herausfordern kann. Lidl legt Wert darauf, dass deine Zeit bei uns lohnt, und bietet nicht nur eine angemessene Vergütung, sondern auch wertvolle Praxiseinblicke und ein unterstützendes Team.
last updated 44 week of 2026
Quality
- + Salary range stated weight 35%
- x Remote policy stated weight 20%
- x Location stated weight 15%
- + Organisation stated weight 15%
- + Publication date stated weight 15%
Not enough history yet to judge honesty signals.
Timeline
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#1685331 2026-11-02 14:47 UTCPublished