Auf einen Blick
- Aufgaben: Lerne moderne Cloud-Plattformen kennen und unterstütze bei der Datenanalyse.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in München mit Fokus auf Data Engineering.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, praktische Erfahrungen und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Spannende Projekte und die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und entwickle deine Fähigkeiten weiter.
- Qualifikationen: Fortgeschrittenes Studium in Mathematik, Statistik oder Informatik und Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Du lernst das Arbeiten auf einer modernen Cloud-Plattform kennen und unterstützt bei der Code-Migration im Data Engineering Umfeld. Bei der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Verarbeitung größerer Datenmengen arbeitest du aktiv mit. Statistische Methoden aus den Bereichen Data Science und Datenanalyse setzt du praxisnah ein. End-User unterstützt du dabei, Berichte optimal zu nutzen und datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen.
Das erwartet dich:
- Du lernst das Arbeiten auf einer modernen Cloud-Plattform kennen und unterstützt bei der Code-Migration im Data Engineering Umfeld.
- Bei der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Verarbeitung größerer Datenmengen arbeitest du aktiv mit.
- Statistische Methoden aus den Bereichen Data Science und Datenanalyse setzt du praxisnah ein.
- End-User unterstützt du dabei, Berichte optimal zu nutzen und datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen.
Das bringst du mit:
- Du befindest dich im fortgeschrittenen Studium mit Schwerpunkt in quantitativen Methoden, wie z.B. in den Bereichen Mathematik, Statistik oder Informatik.
- Fundierte Statistikkenntnisse bringst du bereits mit.
- Du konntest bereits erste Erfahrungen in der Programmierung mit Python sammeln.
- Die Aufbereitung und Analyse großer Datenmengen ist dir aus Studium, Projekten oder ersten Praxiserfahrungen vertraut.
- Du interessierst dich für Data Science, Datenanalyse sowie die grafische Darstellung komplexer Zusammenhänge.
- Die Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams bereitet dir Freude, dort bringst du eigene Ideen sowie Lösungsansätze aktiv ein.
- Du arbeitest zuverlässig, strukturiert und eigenverantwortlich und gehst offen auf unterschiedliche Ansprechpartner:innen zu.
- Dein hohes Engagement sowie deine ausgeprägte Kommunikationsstärke helfen dir dabei, Themen verständlich zu vermitteln und gemeinsam Lösungen zu entwickeln.
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens C1-Niveau) runden dein Profil ab.
- Du kannst uns 15 Stunden pro Woche sowie an zwei Tagen vor Ort unterstützen.
Werkstudent Data Engineering & Data Science (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 Engineering & Data Science (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 Engineering & Data Science (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!
