Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstützung bei der Weiterentwicklung der Datenplattform auf Snowflake und Erstellung von Reports mit Power BI.
- Unternehmen: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das sich auf Datenengineering spezialisiert hat.
- Vorteile: Möglichkeit zur Mitwirkung an spannenden Projekten und Entwicklung von Datenmodellen.
- Weitere Informationen: Sichere Kommunikation auf Englisch und Deutsch ist erforderlich.
- Warum dieser Job: Ideal für Masterabsolventen, die ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterentwickeln möchten.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und erste Berufserfahrung wünschenswert.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Unterstützung bei der Weiterentwicklung und dem Betrieb unserer Datenplattform auf Snowflake.
Entwicklung und Pflege von Datenmodellen sowie Transformationen mit dbt/SQL.
Erstellung und Weiterentwicklung von Reports und Dashboards mit Power BI, SAP BO und Streamlit.
Analyse von Datenanforderungen sowie enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen.
Mitwirkung bei der Optimierung von Datenpipelines und Sicherstellung von Datenqualität und Performance.
Dein Profil
- Abschluss eines Masterstudiums der Informatik, Wirtschaftsinformatik, (Wirtschafts-)Mathematik oder einer vergleichbaren Studienrichtung.
- Erste Berufserfahrung wünschenswert (Praktika, Werkstudierendentätigkeit).
- Fähigkeit, sich in immer neue Themen einzuarbeiten, und Mut, herausfordernde Aufgaben eigenständig anzugehen.
- Hohes Maß an Selbstreflexion und Selbstorganisation sowie den Willen, etwas zu bewegen und ambitionierte Ziele zu erreichen.
- Ausgeprägt strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise.
- Interesse an abwechslungsreichen Aufgaben sowie eine hohe Lernbereitschaft und Engagement.
- Sichere Kommunikation auf Englisch und Deutsch.
Trainee NextGen Data Engineering Arbeitgeber: Ampega Asset Management GmbH
Unser Unternehmen bietet eine spannende Möglichkeit, an der Weiterentwicklung einer modernen Datenplattform zu arbeiten. Wir fördern eine teamorientierte Arbeitsweise und bieten flexible Arbeitszeiten. Unser Standort ist zentral gelegen und gut erreichbar.
Kontaktdaten:
Ampega Asset Management GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Trainee NextGen Data Engineering erhalten könnten
✨Schau dir lokale Data Science Meetups an!
In der Data Science Community gibt es viele Meetups und Konferenzen, die tolle Gelegenheiten bieten, um Kontakte zu knüpfen. Besuche solche Veranstaltungen in deiner Nähe, um mit Gleichgesinnten ins Gespräch zu kommen und möglicherweise auch Recruiter von Unternehmen wie Ampega Asset Management GmbH zu treffen!
✨Nutze Online-Plattformen für Data Science
Plattformen wie Kaggle oder GitHub sind ideal, um dein Portfolio zu zeigen und dich mit anderen Data Scientists auszutauschen. Beginne mit kleineren Projekten oder Challenges auf diesen Plattformen und präsentiere deine Lösungen auf deinem Profil!
✨Frag nach Praktika über Universitätskanäle
Universitäten haben oft spezielle Karrierezentren, die dir bei der Suche nach einem Traineeplatz helfen können. Sie wissen oft von Praktikumsangeboten, die noch nicht öffentlich ausgeschrieben sind, also zögere nicht, dir die Unterstützung zu holen!
✨Bewirb dich direkt auf unserer Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, talentierte Trainees zu unterstützen. Schau dir die offenen Stellen bei Ampega Asset Management GmbH auf unserer Website an und bewirb dich direkt! Je kreativer und konkreter dein Ansatz ist, desto besser wird dein Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Trainee NextGen Data Engineering mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach dein Interesse klar!:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt hervorheben, warum du dich für die Data Science interessierst und was dich an Ampega Asset Management GmbH reizt. Zeig uns, dass du Bock hast, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren – schließlich sind wir hier, um gemeinsam zu wachsen!
Deine Skills im Fokus:Stell sicher, dass du relevante Skills wie Programmiersprachen (z. B. Python oder R), Kenntnisse in SQL oder Machine Learning in deinem Lebenslauf anführst. Auch deine Projekte oder Studienarbeiten in diesem Bereich können wir gerne sehen – pack die besten in dein Portfolio!
Ruhig über den Tellerrand schauen:Wenn du Erfahrungen aus anderen Bereichen hast – sei es aus Praktika, Projekten oder sogar Hobbys – bring das mit ein! Oftmals ist in Data Science eine interdisziplinäre Denkweise super hilfreich. Zeig uns, was dich besonders macht und wie du das in die Data Science einbringen kannst!
Kurze Fragen, klare Antworten:Bei einem Trainee-Programm kommt es darauf an, offen für Feedback zu sein und klar zu kommunizieren. Wenn du Fragen zu deinem Bewerbungsprozess hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ampega Asset Management GmbH vorbereitet
✨Statistische Grundlagen auffrischen
Als Data-Science-Trainee ist es super wichtig, die Grundlagen der Statistik und der Datenanalyse im Kopf zu haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Regressionsanalysen zu beantworten. Das zeigt, dass du die nötigen Grundlagen hast, um in dieser Rolle durchstarten zu können.
✨Bereit für technische Herausforderungen
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei auf praktische Programmierfragen vorbereitet. Das bedeutet, dass du mit Sprachen wie Python oder R sicher umgehen kannst. Erwarte vielleicht auch eine kleine Programmieraufgabe während des Interviews, also übe ein paar Coding-Challenges!
✨Lernbereitschaft zeigen
Als Trainee steht das Lernen im Vordergrund. Überlege dir konkrete Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten oder Tools schnell erlernt hast. Zeig, dass du offen für Feedback bist und gerne in einem Team arbeitest, das dir beim Wachsen hilft!
✨Projekterfahrung und Portfolio teilen
Obwohl du in einer Traineeposition bist, solltest du vielleicht bereits an Projekten gearbeitet haben, sei es im Studium oder in persönlichen Projekten. Bereite eine kleine Übersicht deiner Arbeiten vor, inklusive der Tools und Methoden, die du verwendet hast, um fesselnde Einblicke in deine Denkweise und deine Herangehensweise an Data-Science-Probleme zu geben.
