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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze das Data Analytics Team bei spannenden Projekten und Analysen.
- Arbeitgeber: Ein international erfolgreiches Familienunternehmen mit einer Mission: Menschen helfen!
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und monatliches Networking beim Study Lunch.
- Warum dieser Job: Entfalte deine Stärken in einem dynamischen Umfeld mit Raum für eigene Ideen.
- Gewünschte Qualifikationen: Eingeschriebene/r Student*in in einem quantitativen Studiengang mit Erfahrung in Python oder R.
- Andere Informationen: Familienfreundliche Atmosphäre und Unterstützung durch Spezialist*innen.
Weshalb Du bei uns genau richtig bist? Weil wir für Dich nicht nur viele spannende Aufgaben haben, sondern vor allem eine echte Mission: Wir helfen Menschen! Mit Deinen besonderen Fähigkeiten leistest Du einen Beitrag, dass wir für unsere Kunden da sein können. Wenn mal etwas passiert und wenn möglich, auch schon vorher. Entfalte Deine Stärken in einem international erfolgreichen Familienunternehmen, in dem Unabhängigkeit, Fairness und Chancengleichheit gemeinsam gelebt werden. Jeden Tag aufs Neue. Wir freuen uns auf Dich!
- Du unterstützt das Team Data Analytics in datengetriebenen Projekten und im operativen Tagesgeschäft
- Du arbeitest bei der Datenaufbereitung und -validierung sowie Analysen mit
- Zudem bereitest du die Analyseergebnisse in Dashboards, Reports und Präsentationen auf
- Du unterstützt uns bei der Weiterentwicklung unserer Analysetools und in der Recherche
- Du erhältst die Gelegenheit in unseren KI Projekten bei Analysetätigkeiten und Implementierung zu unterstützen
- Du bist eingeschriebene/r Student*in der (Wirtschafts-) Mathematik, (Wirtschafts-) Informatik, Statistik, Physik oder eines vergleichbaren Studiengangs mit quantitativem Schwerpunkt
- Du hast Freude an der Datenanalyse und Programmierung und bereits Erfahrung in relevanten Tools und Entwicklungswerkzeugen insbesondere in den Programmiersprachen Python oder R
- Deine ausgeprägten analytischen sowie konzeptionellen Fähigkeiten zeichnen dich aus
- Zudem überzeugst du durch deine Teamfähigkeit, Eigeninitiative und die Fähigkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse runden dein Profil ab
- Dich erwartet eine attraktive Vergütung: Im Bachelor-Studium 14 € pro Stunde, im Master-Studium 16 € pro Stunde
- Study Lunch – Zum Networken und Austausch findet monatlich das Study Lunch in der Kantine gemeinsam mit anderen Werkstudent*innen und Praktikant*innen statt
- Bei uns profitierst Du von einem familiären Miteinander, wodurch Du die Möglichkeit bekommst Deine eigenen Ideen einzubringen – dabei hast Du stets Spezialist*innen an Deiner Seite
- Dich erwarten flexible Arbeitszeiten und ein ausgewogener Wechsel zwischen Home-Office und Präsenzphasen am Standort Düsseldorf
Werkstudent Data Analytics International (m/w/d) Arbeitgeber: ARAG SE
Kontaktperson:
ARAG SE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent Data Analytics International (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Möglichkeiten, um Kontakte zu unserem Team im Bereich Data Analytics zu knüpfen. Besuche Veranstaltungen oder Webinare, die sich mit Datenanalyse und KI beschäftigen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kollegen kennenzulernen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Programmierkenntnisse in Python oder R aktiv, indem du an Projekten oder Hackathons teilnimmst. Dies kann dir helfen, praktische Erfahrungen zu sammeln und deine Fähigkeiten zu demonstrieren, was bei uns sehr geschätzt wird.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf mögliche technische Fragen vor, die während des Vorstellungsgesprächs gestellt werden könnten. Übe, wie du deine analytischen Fähigkeiten und Erfahrungen in der Datenaufbereitung und -validierung klar und präzise präsentieren kannst.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Data Analytics und KI. Zeige in deinem Gespräch, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch ein Interesse daran hast, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent Data Analytics International (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Erfahrungen: Hebe deine bisherigen Erfahrungen in der Datenanalyse und Programmierung hervor. Nenne spezifische Tools und Programmiersprachen, die du beherrschst, insbesondere Python oder R.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei diesem internationalen Familienunternehmen arbeiten möchtest und wie du zur Mission beitragen kannst, Menschen zu helfen.
Präzise und klar: Achte darauf, dass deine Bewerbung präzise und klar formuliert ist. Vermeide lange Sätze und Fachjargon, der nicht notwendig ist. Deine Argumente sollten leicht verständlich sein.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ARAG SE vorbereitest
✨Bereite Dich auf technische Fragen vor
Da die Stelle einen starken Fokus auf Datenanalyse und Programmierung hat, solltest Du Dich auf technische Fragen zu Python oder R vorbereiten. Überlege Dir Beispiele aus Deinen bisherigen Projekten, die Deine Fähigkeiten in diesen Programmiersprachen demonstrieren.
✨Zeige Deine analytischen Fähigkeiten
Bereite Dich darauf vor, Deine analytischen und konzeptionellen Fähigkeiten zu präsentieren. Du könntest ein Beispiel für eine Herausforderung in der Datenanalyse nennen, die Du erfolgreich gemeistert hast, und dabei den Lösungsansatz erläutern.
✨Hebe Deine Teamfähigkeit hervor
In einem dynamischen Umfeld ist Teamarbeit entscheidend. Bereite einige Beispiele vor, in denen Du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um Deine Teamfähigkeit und Eigeninitiative zu unterstreichen.
✨Informiere Dich über das Unternehmen
Zeige Interesse an der Mission des Unternehmens, Menschen zu helfen. Informiere Dich über aktuelle Projekte im Bereich Data Analytics und KI, um während des Interviews gezielte Fragen stellen zu können und Dein Engagement zu zeigen.
