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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze unser Team bei der Entwicklung datengetriebener Lösungen im Finanzbereich.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines internationalen Familienunternehmens mit einer echten Mission: Menschen helfen!
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office und attraktive Vergütung von 14-16 € pro Stunde.
- Warum dieser Job: Spannende Aufgaben in einem kreativen Umfeld mit viel Raum für deine Ideen und persönliche Entwicklung.
- Gewünschte Qualifikationen: Eingeschriebener Student in einem quantitativen Fach mit analytischer Denkweise und Teamgeist.
- Andere Informationen: Intensive Einarbeitung mit persönlichem Mentor und regelmäßigen Wissensaustausch-Sessions.
Weshalb Sie bei uns genau richtig sind? Weil wir für Sie nicht nur viele spannende Aufgaben haben, sondern vor allem eine echte Mission: Wir helfen Menschen! Mit Ihren besonderen Fähigkeiten leisten Sie Ihren Beitrag, dass wir für unsere Kunden da sein können. Wenn mal etwas passiert und wenn möglich, auch schon vorher. Entfalten Sie Ihre Stärken in einem international erfolgreichen Familienunternehmen, in dem Unabhängigkeit, Fairness und Chancengleichheit gemeinsam gelebt werden. Jeden Tag aufs Neue. Wir freuen uns auf Sie!
Als Werkstudent, im Bereich Data Science, unterstützt Du unser agiles Team dabei, datengetriebene Lösungen für den Finanzbereich zu entwickeln und zu implementieren.
- Datenaufbereitung & -integration: Du erstellst und wartest ETL-/ELT-Pipelines in Databricks und Azure, sorgst für saubere Verbindungen aus ERP- und Buchhaltungssystemen und stellst Datenqualität sicher.
- Datenanalyse & Visualisierung: Mittels Python (Pandas, NumPy, PySpark) analysierst du große Datensätze, erstellst interaktive Dashboards (Power BI, Tableau) und Analyseberichte zur Entscheidungsunterstützung
- Machine Learning & Predictive Analytics: Du wirkst bei der Konzeption, Implementierung und Validierung von ML-Modellen mit (z.B. Zeitreihenprognosen, Klassifikation, Clustering) und stellst Modelle produktiv auf Databricks-Notebooks oder Azure ML Deployments bereit
- Data Engineering & DataOps: Du baust skalierbare Datenarchitekturen, versionierst Code mit Git, automatisierst Tests und Deployments (CI/CD) und optimierst Performance und Sicherheit in der Cloud
- Finance-Reporting & Fachbereichskommunikation: Du arbeitest eng mit den Finanz- und Controlling-Teams zusammen, verstehst fachliche Anforderungen, berätst bei datengetriebenen Fragestellungen und präsentierst Ergebnisse überzeugend
- Dokumentation & Wissensaustausch: Du pflegst technische Dokumentationen, erstellst Best Practices und Schulungsunterlagen und gibst dein Wissen in regelmäßigen Knowledge-Sharing-Sessions weiter
- Studium & Methodik: Du bist eingeschriebener Student (m/w/d) in einem quantitativen Fach (z.B. Data Science, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik) und bringst eine strukturierte, analytische Arbeitsweise mit.
- Technische Expertise:
- Machine Learning & Data Engineering: Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ML-Pipelines, Verständnis für Feature Engineering, Modell-Monitoring und DataOps-Prinzipien.
- Sprach- & Kommunikationsfähigkeit:
- Teamplayer & Lernbereitschaft: Hohes Maß an Eigeninitiative, Zuverlässigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
- Interesse an Finance-Themen: Du faszinierst dich für finanzwirtschaftliche Zusammenhänge, Unternehmenskennzahlen und möchtest aktiv zur Optimierung von Prozessen im Finanzbereich beitragen.
- Dich erwartet eine attraktive Vergütung: Im Bachelor-Studium 14 € pro Stunde, im Master-Studium 16 € pro Stunde
- Dich erwarten flexible Arbeitszeiten und ein ausgewogener Wechsel zwischen Home-Office und Präsenzphasen am Standort Düsseldorf
- Du wirst Teil eines neugeschaffenen Teams bei der ARAG und findest dich in einem spannenden und internationalen Arbeitsumfeld mit abwechslungsreichen und anspruchsvollen Aufgaben wieder
- Moderne Arbeitswelt – wir bieten mehr Raum für Vordenker:innen und setzen dabei auf innovative Gestaltungsräume und Methoden für kreatives und digitales Arbeiten
- Intensive Einarbeitung und fachkundige Begleitung – in Form eines personalisierten Onboardings mit einer/einem persönlichen Mentor:in
Werkstudent im Bereich Data Science mit Python & Databricks (m/w/d) Arbeitgeber: ARAG SE
Kontaktperson:
ARAG SE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent im Bereich Data Science mit Python & Databricks (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder ehemaligen Praktikanten, die bereits im Bereich Data Science arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu uns bei StudySmarter herstellen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Leidenschaft für Data Science! Engagiere dich in Projekten oder Hackathons, die sich mit Machine Learning oder Datenanalyse beschäftigen. Solche Erfahrungen kannst du in Gesprächen hervorheben und zeigen, dass du proaktiv bist.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Übe, wie du deine Kenntnisse in Python, Databricks und Datenvisualisierung erklären kannst. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten zu nennen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends im Finanzbereich und deren Verbindung zur Datenwissenschaft. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein Verständnis für die Branche, in der du arbeiten möchtest.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent im Bereich Data Science mit Python & Databricks (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen, die gefordert werden. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Position Kenntnisse in Python, Databricks und Datenanalyse erfordert, solltest du konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen anführen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Studienrichtung und bisherigen Erfahrungen zu den Aufgaben passen.
Präsentiere deine Soft Skills: Hebe deine Teamfähigkeit, Lernbereitschaft und Eigeninitiative hervor. Diese Eigenschaften sind für die Zusammenarbeit im agilen Team und die Kommunikation mit anderen Abteilungen wichtig.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ARAG SE vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Stelle im Bereich Data Science mit Python und Databricks ist, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Übe das Erklären von ETL-Prozessen, Datenanalyse mit Pandas und NumPy sowie Machine Learning Konzepte.
✨Zeige deine Leidenschaft für Finance-Themen
Die Position erfordert ein Interesse an finanzwirtschaftlichen Zusammenhängen. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit mit Finanzdaten gearbeitet hast oder warum du dich für diesen Bereich interessierst.
✨Präsentiere deine Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und deine Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit.
✨Frage nach dem Onboarding-Prozess
Zeige dein Interesse an einer guten Einarbeitung, indem du nach dem Onboarding-Prozess fragst. Dies zeigt, dass du Wert auf eine strukturierte Einführung legst und bereit bist, schnell produktiv zu werden.
