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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Softwarelösungen im Bereich Ladeinfrastruktur und analysiere Ladevorgangsdaten.
- Arbeitgeber: ChargeHere GmbH ist ein innovatives Corporate Venture der EnBW, das Elektromobilität vorantreibt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, attraktive Vergütung (16€/h für Bachelor, 18€/h für Master) und ein kreatives Team.
- Warum dieser Job: Trage zur Energiewende bei und arbeite in einem agilen SCRUM-Team mit steiler Lernkurve.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Mathematik, Informatik oder Data Science; Erfahrung in Python und Datenanalyse erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern Vielfalt und Inklusion – alle sind willkommen!
Die ChargeHere GmbH, 2017 entstanden als Corporate Venture der EnBW Energie Baden-Württemberg AG, entwickelt für Kunden eine intelligente Ladelösung und setzt neue Standards für die Zukunft von Ladeinfrastruktur. Unsere Motivation ist es, die Elektromobilität alltagstauglich zu machen, indem jede Parkfläche zur Lademöglichkeit wird.
Aufgaben
- Verantwortung übernehmen: Gemeinsam mit unserem Team der Produktentwicklung entwickelst du unsere Softwarelösungen im Bereich Ladeinfrastruktur weiter. Dafür analysierst du Ladevorgangsdaten und entwickelst Vorhersage-Modelle und Optimierungsverfahren, die den Betrieb unserer Ladeinfrastruktur günstiger gestalten.
- Elektromobilität alltagstauglich und nachhaltig machen: Durch Deinen Einsatz leistest du einen Beitrag zur Energiewende und sorgst für kostengünstiges effizientes Laden in den Sonnenstunden. Mit deinem Beitrag steigerst du die Qualität und Verfügbarkeit unserer Softwarekomponenten.
- Teamplayer sein: Du bestimmst Muster in unseren Daten und lieferst Antworten, die uns helfen unsere Geschäftsprozesse zu verbessern. Als Teil eines agilen Teams lernst du Softwareentwicklungsprozesse wie Code Reviews, Versionsverwaltung und DevOps-Strukturen kennen.
Profil
- Ausbildung: Du bist Student (m/w/d) der Fachrichtung Mathematik, (Wirtschafts-) Informatik, Wirtschaftswissenschaften, Data Science oder eines vergleichbaren Studiengangs.
- Erfahrung: Du konntest bereits erste Erfahrung in der Programmierung mit Python und relevanter Bibliotheken wie pandas und scikit-learn machen. Zudem kennst du Dich in der Entwicklung und Evaluation von Regressionsmodellen, idealerweise Modellen für Zeitreihenprognosen aus. Du bist mit der Analyse und Visualisierung komplexer Daten vertraut und programmierst saubere und modulare Komponenten. Im besten Fall sind dir Optimierungsverfahren, heuristische Lösungsverfahren oder maschinelle Lernverfahren geläufig. Du hast Erfahrung in der Abfrage von relationalen oder Zeitreihen-Datenbanken.
- Stärken: Gute analytische Fähigkeiten sowie eine selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise zeichnen Dich aus. Zudem bringst Du ein hohes Verantwortungsbewusstsein sowie Teamgeist mit. Du besitzt sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse.
- Interessen: Du bist motiviert, die Themen rund um Elektromobilität sowie nachhaltige Energieversorgung mit uns weiter auszubauen. Zudem hast Du Interesse an einer steilen Lernkurve sowie agilem Arbeiten in einem professionell SCRUM-Team.
Wir bieten
- Persönliche Entwicklungschancen: In einem kreativen Umfeld werden dir Lernmöglichkeiten geboten, die deine persönliche und fachliche Entwicklung in kürzester Zeit fördern. Dabei zeichnet uns eine kollegiale und offene Zusammenarbeit im Team aus.
- Moderne Arbeitskultur- und umgebung: Flexible Arbeitszeit- und Arbeitsortmodelle, ermöglichen die Vereinbarkeit von deiner Tätigkeit bei ChargeHere, Studium und Privatleben. Für eine optimale Arbeitsumgebung bieten wir Dir ein tolles und dynamisches Team, mit dem du in unserem Office Kalt- und Heißgetränke, leckere Snacks und frisches Obst genießen kannst. Zudem kommen bei uns regelmäßige After-Work-Events nicht zu kurz.
- Benefits: Attraktive Vergütungen eröffnen Möglichkeiten: Wir bieten 16€/h für Bachelor-Studierende und 18€/h für Master-Studierende. Dein Studium hat immer die höchste Priorität. Demnach kannst du deine Arbeitstage flexibel nach Absprache anpassen.
Alle Menschen sind bei uns willkommen, egal welchen Geschlechts, Alters, sexueller Identität, Herkunft, Religion, Weltanschauung, mit oder ohne Behinderung. Hauptsache Du passt zu uns.
Solltest Du Fragen zur Stelle haben, dann melde dich gerne direkt bei Konstanze (HR Managerin People & Recruiting) unter personal@chargehere.de.
Wir freuen uns auf Deinen aussagekräftigen Lebenslauf, gern in Verbindung mit weiteren Dokumenten wie Zeugnissen und Zertifikaten. Bitte beachte deine Unterlagen ausschließlich über unsere Bewerbungsplattform zuzusenden. Bewerbungen über die Mailadresse können leider nicht berücksichtigt werden.
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Werkstudent Data Science E-Mobility - Corporate Start Up EnBW (m/w/d) Arbeitgeber: Chargehere Gmbh
Kontaktperson:
Chargehere Gmbh HR Team
personal@chargehere.de
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent Data Science E-Mobility - Corporate Start Up EnBW (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Mach dich mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich Elektromobilität vertraut. Zeige in deinem Gespräch, dass du ein echtes Interesse an der Branche hast und bereit bist, aktiv zur Energiewende beizutragen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit Python und relevanten Bibliotheken wie pandas und scikit-learn zu sprechen. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, wie du diese Tools in Projekten eingesetzt hast.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Teamfähigkeit und deine Erfahrungen in agilen Arbeitsumgebungen. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu geben, wie du in einem Team gearbeitet hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über ChargeHere und deren Produkte. Wenn du während des Gesprächs spezifische Fragen oder Ideen zur Verbesserung ihrer Softwarelösungen einbringst, zeigst du dein Engagement und deine proaktive Haltung.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent Data Science E-Mobility - Corporate Start Up EnBW (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lebenslauf anpassen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf auf die Anforderungen der Stelle zugeschnitten ist. Betone relevante Erfahrungen in der Programmierung mit Python und deine Kenntnisse in der Datenanalyse.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Elektromobilität interessierst und wie deine Fähigkeiten zur Weiterentwicklung der Softwarelösungen beitragen können.
Projekte hervorheben: Falls du bereits an Projekten gearbeitet hast, die mit Datenanalyse oder Softwareentwicklung zu tun haben, hebe diese in deinem Lebenslauf oder Motivationsschreiben hervor. Zeige konkrete Ergebnisse und Lernerfahrungen auf.
Unterlagen vollständig einreichen: Achte darauf, dass du alle geforderten Dokumente, wie Zeugnisse und Zertifikate, beifügst. Reiche deine Bewerbung ausschließlich über die angegebene Bewerbungsplattform ein, um sicherzustellen, dass sie berücksichtigt wird.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Chargehere Gmbh vorbereitest
✨Verstehe die Elektromobilität
Mach dich mit den aktuellen Trends und Herausforderungen in der Elektromobilität vertraut. Zeige im Interview, dass du ein echtes Interesse an nachhaltiger Energieversorgung hast und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können, diese Branche voranzubringen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte Fragen zu deinen Programmierkenntnissen, insbesondere in Python und den verwendeten Bibliotheken wie pandas und scikit-learn. Sei bereit, Beispiele für deine Erfahrungen mit Regressionsmodellen und Datenanalysen zu geben.
✨Teamarbeit betonen
Da Teamarbeit in einem agilen Umfeld wichtig ist, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung nennen, wo du erfolgreich im Team gearbeitet hast. Betone deine Fähigkeit, Muster in Daten zu erkennen und wie du zur Verbesserung von Geschäftsprozessen beigetragen hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder nach den Technologien, die sie verwenden.
