AI/Backend Internship — Hands-on, Hybrid (Zurich)

AI/Backend Internship — Hands-on, Hybrid (Zurich)

Zürich Praktikum 500 - 1500 € / Monat (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Backend-Systeme und KI-Workflows für geospatial Intelligence.
  • Unternehmen: Innovatives Startup mit dynamischer Kultur in Zürich.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Praktikumsgehalt und spannende Arbeitsumgebung.
  • Weitere Informationen: Hands-on Praktikum mit der Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit dem CTO.
  • Warum dieser Job: Arbeite an realen Kundenprojekten und lerne direkt von Experten.
  • Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse und ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.

askEarth sucht einen AI/Backend Developer Intern in Zürich. Dieses praktische Praktikum konzentriert sich auf die Entwicklung von Backend-Systemen und KI-Workflows für geospatial intelligence. Der Praktikant wird etwa 3 Tage an einem Live-Kundenprojekt arbeiten und eng mit dem CTO und dem Engineering-Team zusammenarbeiten.

Bewerber sollten über starke Python-Kenntnisse verfügen, detailorientiert sein und ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch besitzen. Ein wettbewerbsfähiges Praktikumsgehalt und eine dynamische Startup-Kultur gehören zu den angebotenen Vorteilen.

AI/Backend Internship — Hands-on, Hybrid (Zurich) Arbeitgeber: askEarth

askEarth bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Zürich, die es Praktikanten ermöglicht, an realen Kundenprojekten zu arbeiten und direkt mit dem CTO sowie dem Engineering-Team zusammenzuarbeiten. Die Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während ein wettbewerbsfähiges Praktikumsgehalt und die Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung die Attraktivität des Unternehmens unterstreichen.

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Kontaktdaten:

askEarth Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so AI/Backend Internship — Hands-on, Hybrid (Zurich) erhalten könnten

Nutze Hochschulkarrieremessen

Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.

Engagiere dich in Data-Science-Communities

Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.

Praktische Projekte zeigen

Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei askEarth bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.

Nutze unsere Plattform für Bewerbungen

Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei askEarth für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI/Backend Internship — Hands-on, Hybrid (Zurich) mit Bravour zu bestehen

Python
Backend-Entwicklung
Geospatial Intelligence
Detailorientierung
Kommunikationsfähigkeiten
Teamarbeit
Analytisches Denken

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei askEarth definitiv!

Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.

Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei askEarth durchzustarten!

Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei askEarth vorbereitet

Bereite dein Portfolio vor!

Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.

Technische Fragen im Data Science Bereich

Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.

Motivation und Lernwille betonen

Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei askEarth möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!

Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools

Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!