Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Work on modern data products using cloud tech and APIs.
- Arbeitgeber: Join Niologic, a leading consultancy in AI and Location Intelligence.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible hours, gym vouchers, and free training courses.
- Warum dieser Job: Be part of a growing team making a real impact in retail and public security.
- Gewünschte Qualifikationen: Experience in Python, SQL, and data engineering concepts required.
- Andere Informationen: We value diversity and promote a culture of respect and growth.
At Niologic, we are building the leading consultancy for Product Engineering for AI and Location Intelligence in Germany. Combining the megatrends AI and Location Intelligence, we want to strive for bringing the cutting-edge into production for our clients and make a difference in their daily lives.
Contrary to current industry trends and backed by the trust of leading brands, we want to grow from an extraordinary 15 people team to a dream team of 50 players dedicated to retail and public security.
Tasks
As a working student, you will work on modern data products that rely on the latest cloud technology and API-driven frontends. Your tasks will be:
- Implementation of SQL-based data structures
- Planning and Implementation of data pipelines incl. data quality checks
- Implementation of Infrastructure as Code for underlying components
Requirements
As a motivated team player with commitment and initiative, you should also have the following skills to fit into our team:
- Good experience in data engineering using Python and SQL ELT
(we are not looking for implementations of dask/arrow/pandas), - Good experience in datawarehouse concepts,
- Ability to craft ERD and BPNM and communicate ideas and plans to the team in a clean and structured manner,
- Good language skills in German and English which allow you to understand the underlying data,
- (Nice to have) Experience in data quality checks using frameworks like DBT
Benefits
We offer you the following benefits:
- Latest hardware: MacBook Air, 27″ monitor
- Support from Women in Tech and Women Techmakers
- Monthly voucher for the gym or sports club
- Learning organisation – free training courses from Coursera and our own specialist library as well as external training courses
- Flexible working hours: We offer you flexible working hours that can be easily combined with your studies
- Long-term prospects: We are growing continuously and offer our working students (m/f/d) long-term entry prospects
At Niologic, we promote a culture of openness and diversity in which everyone can develop their individual talents. We ensure that we treat each other with appreciation and respect and are equally committed to our colleagues and society.
Werkstudent/in Data Engineering (m/w/d) Arbeitgeber: niologic
Kontaktperson:
niologic HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent/in Data Engineering (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen oder Professoren, die bereits in der Branche tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu Niologic herstellen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über die neuesten Trends in der Datenengineering-Branche, insbesondere im Bereich AI und Location Intelligence. Zeige in Gesprächen, dass du über aktuelle Entwicklungen Bescheid weißt und wie sie Niologic unterstützen können.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten in Python und SQL zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die deine Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten zeigen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite dich darauf vor, in einem Interview über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen zu sprechen. Betone, wie wichtig dir eine offene und respektvolle Kommunikation ist, um in das Team von Niologic zu passen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent/in Data Engineering (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Research Niologic: Begin by researching Niologic and their focus on AI and Location Intelligence. Understand their mission, values, and the specific role of a working student in data engineering to tailor your application accordingly.
Highlight Relevant Skills: Make sure to emphasize your experience with Python, SQL, and data engineering concepts in your CV and cover letter. Provide specific examples of projects or tasks where you implemented SQL-based data structures or worked on data pipelines.
Craft a Structured Cover Letter: Write a clear and structured cover letter that outlines your motivation for applying, your relevant skills, and how you can contribute to the team at Niologic. Mention your ability to communicate ideas effectively, as this is crucial for the role.
Proofread Your Application: Before submitting, carefully proofread your application documents for any spelling or grammatical errors. Ensure that your German and English language skills are reflected accurately, as they are important for understanding the underlying data.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei niologic vorbereitest
✨Zeige deine technischen Fähigkeiten
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit Python und SQL zu demonstrieren. Sei bereit, konkrete Beispiele für Projekte oder Aufgaben zu nennen, bei denen du diese Technologien eingesetzt hast.
✨Verstehe die Datenarchitektur
Mach dich mit den Konzepten von Data Warehousing vertraut und sei in der Lage, über ERD und BPMN zu sprechen. Dies zeigt, dass du die Grundlagen der Datenstrukturierung verstehst und in der Lage bist, deine Ideen klar zu kommunizieren.
✨Sprich über Datenqualität
Wenn du Erfahrung mit Datenqualitätsprüfungen hast, sei bereit, darüber zu sprechen. Wenn nicht, informiere dich über Frameworks wie DBT und zeige dein Interesse an diesem Thema.
✨Sei ein Teamplayer
Betone deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und deine Motivation, im Team zu arbeiten. Niologic sucht nach jemandem, der sich aktiv einbringt und Initiative zeigt, also teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast.
