Studentischer Mitarbeiter (m/w/d) Daten und Visualisierung ParkYourBike

Nachhaltige Stadtentwicklung und zukunftsfähige Mobilität. Das ist unsere Mission. Grün Berlin ist eine landeseigene Unternehmensgruppe mit spezialisierten Tochtergesellschaften und einer Stiftung. Wir entwickeln, bauen und betreiben attraktive öffentliche Räume und Infrastrukturen, die Klimaschutz und Klimaresilienz, wirtschaftliche Leistungsfähigkeit und sozialen Zusammenhalt in Berlin fördern. Zur Grün Berlin gehören die Grün Berlin GmbH, die Grün Berlin Stiftung, die Grün Berlin Service GmbH, die GB infraVelo GmbH und die GB infraSignal GmbH. Zentrale Dienste wie IT, Controlling und Personalmanagement unterstützen alle Gesellschaften innerhalb der Gruppe effizient.

ParkYourBike entwickelt und betreibt digitale Lösungen für gesichertes Fahrradparken im öffentlichen Raum und ist Teil eines interdisziplinären Teams an der Schnittstelle von Mobilität, IT und Infrastruktur.

Als Werkstudent*in unterstützen Sie das Team in verschiedenen Themenfeldern rund um den Betrieb und die Weiterentwicklung der ParkYourBike-Anwendung sowie der angebundenen Fahrradabstellanlagen. Dabei arbeiten Sie eng mit Teamkolleg*innenn aus dem Produktmanagement und IT‑Service‑Management zusammen und erhalten Einblicke in die Steuerung eines externen Software-Dienstleisters.

Die Tätigkeit bietet die Möglichkeit, je nach Interesse und Fähigkeiten aktiv an der Verbesserung eines bestehenden digitalen Produkts und Infrastrukturangebots mitzuwirken und praxisnahe Erfahrungen im Umfeld moderner Mobilitätslösungen zu sammeln.

Zu Ihren Aufgaben zählen insbesondere:

• Konzeptionierung, Erstellung und Weiterentwicklung vorhandener und neuer Dashboards (z. B. in/mit Grafana, HTML, Microsoft Power BI Desktop oder andere) zur automatisierten Auswertung und Visualisierung für interne und externe Stakeholder*innen
• Mitwirkung bei Tests der Anwendung im Rahmen von Software-Releases (z. B. Testprotokolle entwickeln und durchführen, Durchproben von Nutzungsszenarien)
• Prüfung und Verbesserung der Datenqualität sowie Unterstützung bei Datenbereinigungen im vorhandenen Ticketing-System
• Umfassende Analyse von aktuellen und historischen 1st-Level-Support und Service-Bot-Anfragen sowie Ableitung von Optimierungspotenzialen zur zukünftigen Vermeidung