Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze das Data Analytics Team bei spannenden datengetriebenen Projekten und Analysen.
- Unternehmen: Familienfreundliches Unternehmen mit einem dynamischen und unterstützenden Umfeld.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und monatliches Networking-Event.
- Weitere Informationen: Erlebe ein familiäres Miteinander und profitiere von exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen KI-Projekten und bringe deine Ideen ein.
- Qualifikationen: Eingeschriebener Student in einem quantitativen Studiengang mit Programmierkenntnissen in Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 14 - 14 € pro Stunde.
Diese Aufgaben bieten wir:
- 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.
Folgendes Profil wird gesucht:
- Du bist eingeschriebener Student (m/w/d) 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.
Diese Vorteile bieten wir:
- 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.
Ihre Ansprechpartner: Hannah Overkott, E-Mail: karriere@arag.de
Werkstudent Data Analytics (m/w/d) Arbeitgeber: ARAG
Als Werkstudent im Projektmanagement & Digital Sales bei uns in Düsseldorf profitierst du von einer dynamischen Arbeitsumgebung, die dir nicht nur spannende Einblicke in den digitalen Vertrieb bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Unsere offene Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Innovation, während flexible Arbeitszeiten und ein modernes Büro in zentraler Lage dazu beitragen, dass du Arbeit und Studium optimal miteinander vereinbaren kannst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent Data Analytics (m/w/d) erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei ARAG aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent Data Analytics (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei ARAG als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ARAG vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
