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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Lösungen für komplexe Datenprobleme und arbeite an innovativen IT-Projekten.
- Arbeitgeber: Die BMW Group ist ein führendes Unternehmen in der Automobilindustrie mit Fokus auf Innovation und Diversität.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, attraktive Vergütung, persönliche Förderung und zahlreiche Mitarbeitervorteile.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit spannenden Themen wie Big Data, Cyber Security und autonomem Fahren.
- Gewünschte Qualifikationen: Motivation, Teamfähigkeit und Interesse an IT sowie gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich.
- Andere Informationen: Unbefristeter Direkteinstieg nach dem Studium mit Übernahmegarantie.
Hinweis: Dieser Studiengang wird als Studium mit vertiefter Praxis angeboten. Du liebst es, Ursachen für Probleme zu entdecken und Lösungen zu finden und möchtest an Zukunftsthemen arbeiten? Du hast eine Leidenschaft für IT und Digitalisierung? Dann ist dieses Studium genau das Richtige für dich. Denn du bist Expert:in dafür, riesige Datenmengen zu bändigen und daraus Vorhersagen abzuleiten. Egal ob Entwicklungsdaten oder Daten unserer Kund:innen, du weißt wo du die richtigen Infos findest und wie du sie aufbereitest. Dein vielfältiges IT-Know-how ist essenziell für alle Unternehmensbereiche. Egal ob autonomes Fahren, vernetzte Fahrzeuge, Cyber Security oder Machine Learning – ohne dich läuft es nicht!
Was lernst du bei uns?
- Umsetzung und Planung agiler Projekte.
- Programmiersprachen (bspw. Python).
- IT-Sicherheit und technischer Datenschutz.
- Mathematische Schlüsselkompetenzen.
- Analyse von Problemen sowie deren Kommunikation und Lösungsfindung.
- Analyse, Extrahierung, Aufbereitung und Präsentation von Daten.
- Alles rund um Big Data, Data Analytics, Data Mining, Machine- & Deep-Learning, Artificial Neural Networks etc. in der Unternehmenspraxis.
- Theoretische und praktische Kenntnisse in spannenden Vorlesungen des Studiums wie bspw. Computorial Thinking, Robotik, Datenerhaltung, Objektorientierte Programmierung, Deep Learning und Modelbildung/Simulation.
Was erwartet dich nach dem dualen Studium?
- Unbefristeter Direkteinstieg mit übertariflichen Konditionen.
- Innovative Projekte.
- Mitarbeit in und Steuerung von agilen Teams.
- Vielfältige und spannende Einsatzbereiche wie Big Data, Business Intelligence, Cyber Security, App-Entwicklung, vernetzte Fahrzeuge, autonomes Fahren, Predictive Maintenance oder Qualitätssicherung.
- Persönliche Weiterentwicklungs- und Spezialisierungsmöglichkeiten in Projekt- und Führungspositionen.
Was bringst du mit?
- Motivation und Eigeninitiative.
- Freude an der Zusammenarbeit mit anderen Menschen im multikulturellen/internationalen Umfeld.
- Interesse an IT und Data Science & Scientific Computing.
- Logisches und analytisches Denkvermögen.
- Spaß am Lösen von komplexen Problemen.
- Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit.
- Freude an Mathe und Informatik.
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
- (Fach-) Hochschulreife oder Abitur.
Worauf kannst du dich freuen?
- Attraktive, faire Vergütung inkl. Weihnachts- und Urlaubsgeld.
- Persönliche Förderung.
- Viele Entwicklungsmöglichkeiten.
- Sicherheit durch Übernahmegarantie.*
- Flexible Arbeitszeiten und Freizeitausgleich.
- Berufsunfähigkeitsversicherung.
- Abwechslungsreiche und spannende Aufgaben.
- Attraktive Azubi-Fahrzeugmiete.
- Individuelle Fahrtkostenzuschussregelungen und/oder kostenloses Deutschlandticket.
- Bezuschusste Azubi-Wohnheime (nur am Standort München).
- Vergünstigungen und Mitarbeiterrabatte.
- Betriebsrestaurants und Cafés.
- Fitness- und Freizeitangebote.
- Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.
*nach erfolgreich abgeschlossenem Studium Ausbildungs- und Studiendauer. 4,5 Jahre. Mehr Infos zum Programmablauf sowie zu den Studieninhalten erhältst du hier. Startdatum: ab 01.09.2026. Du hast Fragen? Dann reiche dein Anliegen ganz einfach über unser Kontaktformular ein. Deine Anfrage wird im Nachgang telefonisch oder per E-Mail beantwortet.
Bei der BMW Group verstehen wir Diversität und Inklusion in all ihren Dimensionen als Stärke für unsere Teams. Chancengleichheit ist uns ein besonderes Anliegen, die Gleichbehandlung von Bewerber:innen sowie Mitarbeiter:innen ein grundlegendes Prinzip unserer Unternehmenspolitik. Daher basieren auch unsere Recruiting-Entscheidungen auf ihrer Persönlichkeit, ihren Erfahrungen und Fähigkeiten. Mehr zu Diversity bei der BMW Group unter bmwgroup.jobs/vielfalt.
Dualer Student Data Science & Scientific Computing (w/m/x) Arbeitgeber: WEC
Kontaktperson:
WEC HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Dualer Student Data Science & Scientific Computing (w/m/x)
✨Tipp Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte in der Data Science- und IT-Branche zu knüpfen. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf Data Science konzentrieren, und nimm aktiv daran teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Arbeitgeber kennenzulernen.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in Projekten oder Hackathons, die sich mit Data Science und Machine Learning beschäftigen. Diese praktischen Erfahrungen sind nicht nur wertvoll für deinen Lebenslauf, sondern zeigen auch deine Leidenschaft und Fähigkeiten in diesem Bereich.
✨Tipp Nummer 3
Halte Ausschau nach Online-Kursen oder Zertifikaten in relevanten Programmiersprachen wie Python oder in Themen wie Big Data und Data Analytics. Diese zusätzlichen Qualifikationen können dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Data Science und IT-Sicherheit recherchierst. Übe, deine Problemlösungsfähigkeiten und analytischen Denkansätze klar und präzise zu kommunizieren, um einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Dualer Student Data Science & Scientific Computing (w/m/x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Leidenschaft für IT und Data Science widerspiegelt. Erkläre, warum du an diesem dualen Studium interessiert bist und wie deine bisherigen Erfahrungen dich darauf vorbereiten.
Betone relevante Fähigkeiten: Hebe in deinem Lebenslauf spezifische Fähigkeiten hervor, die für die Position wichtig sind, wie Programmierkenntnisse (z.B. Python), analytisches Denken und Teamarbeit. Verwende konkrete Beispiele, um deine Kompetenzen zu untermauern.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei WEC vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position im Bereich Data Science und Scientific Computing angesiedelt ist, solltest du dich auf technische Fragen zu Programmiersprachen wie Python und zu Konzepten wie Machine Learning vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Die Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren und Lösungen zu finden, ist entscheidend für diese Rolle. Bereite einige Beispiele vor, in denen du erfolgreich ein Problem identifiziert und gelöst hast. Dies zeigt dein logisches und analytisches Denkvermögen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
In einem multikulturellen und internationalen Umfeld ist es wichtig, klar und effektiv zu kommunizieren. Übe, wie du technische Konzepte einfach erklären kannst, um sicherzustellen, dass du auch nicht-technischen Teammitgliedern deine Ideen vermitteln kannst.
✨Interesse an IT und Digitalisierung zeigen
Zeige während des Interviews deine Leidenschaft für IT und Digitalisierung. Sprich über aktuelle Trends in der Branche und wie du dich über neue Technologien informierst. Dies wird dein Engagement und deine Motivation unterstreichen.
