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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze unser HR Data Team bei datenbasierten Entscheidungen und entwickle innovative Lösungen.
- Arbeitgeber: ASML, ein modernes Unternehmen mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, wertvolle Praxiserfahrung und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Andere Informationen: Wachse in einem unterstützenden Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Veränderungen im HR-Bereich zu bewirken.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Science oder Wirtschaftswissenschaften und Interesse an Datenanalyse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Du bist derzeit in einem Studiengang in Data Science, Wirtschaftswissenschaften oder einem vergleichbaren Bereich eingeschrieben und möchtest dein analytisches Talent in einem modernen HR-Umfeld einsetzen? Als Werkstudent:in im Bereich HR Data & Analytics unterstützt du unser HR Data Team sowie angrenzende HR-Bereiche dabei, datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen und unsere People-Initiativen kontinuierlich weiterzuentwickeln.
In dem Sektor der „Supporting Functions“ kommst du vielleicht nicht direkt mit unseren Produkten in Kontakt, aber mit deinem Fachwissen trägst du maßgeblich dazu bei, dass unser Unternehmen reibungslos funktioniert. Nur mit den Kollegen und Kolleginnen aus diesen strukturierten, leistungsbereiten und unterstützenden Abteilungen wie der Personalabteilung, Buchhaltung, IT, Kommunikation und dem Controlling ist es uns möglich über uns hinaus zu wachsen und unsere Ziele als Unternehmen zu erreichen.
Deine Aufgaben:
- Im gesamten Data-Analytics-Prozess mitwirken – von der Datenaufbereitung über Auswertungen bis hin zur Visualisierung.
- Selbstständig Analyseaufgaben übernehmen, neue Themen aufgreifen und proaktiv Lösungen für Fachbereichswünsche entwickeln.
- Personaldaten, KPIs und Strukturdaten für unterschiedliche Stakeholder aufbereiten.
- Beim Ausbau unseres Data Engineerings unterstützen, indem du Datenflüsse verstehst, optimierst und inhaltlich weiterentwickelst.
- Benutzerfreundliche Dashboards und Reports erstellen oder optimieren, z. B. in einem modernen BI-Tool wie Power BI oder vergleichbaren Visualisierungsplattformen.
- Experimentieren, testen und debuggen, um technischen Herausforderungen auf den Grund zu gehen und diese zu lösen.
Deine Qualifikation:
- Du bist eingeschriebene:r Student:in in Data Science, Wirtschaftswissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang.
- Du hast Interesse an Daten, Analysen und technischen Fragestellungen – idealerweise mit ersten Erfahrungen in BI-Tools, Datenvisualisierung oder einer Analysesprache wie Python oder R.
- Du arbeitest eigenständig, übernimmst Initiative und möchtest datenbasierte Entscheidungen im HR-Bereich aktiv voranbringen.
- Du bringst ein zeitgemäßes KI-Mindset mit, beherrschst aktuelle Tools und arbeitest selbstverständlich KI-unterstützt.
- Du arbeitest agil, lösungsorientiert und passt dich schnell neuen Situationen an.
- Du bist engagiert, teamfähig und kommunizierst klar in Deutsch und Englisch.
ASML ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und die Bedeutung einer vielfältigen und integrativen Belegschaft wertschätzt.
Working student HR data & analytics/ Werkstudent:in HR Data & Analytics (no internship) Arbeitgeber: ASML
Kontaktperson:
ASML HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Working student HR data & analytics/ Werkstudent:in HR Data & Analytics (no internship)
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du dich für die Stelle interessierst, zögere nicht, direkt mit dem HR-Team in Kontakt zu treten. Frag nach, wie der Bewerbungsprozess aussieht und zeig dein Interesse an der Position.
✨Tipp Nummer 2
Nutze Networking! Verbinde dich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern über LinkedIn. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und vielleicht sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über die neuesten Trends im Bereich HR Data & Analytics und überlege dir, wie du deine analytischen Fähigkeiten am besten präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Working student HR data & analytics/ Werkstudent:in HR Data & Analytics (no internship)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die ihre Leidenschaft für Daten und Analysen zeigen. Zeig uns, warum du der perfekte Fit für unser Team bist!
Mach es klar und präzise: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und strukturiere deine Informationen so, dass wir schnell erkennen können, was du kannst und was dich auszeichnet. Wir lieben es, wenn du deine Fähigkeiten direkt mit Beispielen untermauerst!
Zeig dein Interesse an HR und Daten: Erkläre in deiner Bewerbung, warum du dich für die Rolle im HR Data & Analytics interessierst. Hast du bereits Erfahrungen mit BI-Tools oder Datenvisualisierung? Teile das mit uns! Wir möchten wissen, wie du deine analytischen Fähigkeiten in einem modernen HR-Umfeld einsetzen möchtest.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ASML vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Werkstudentenstelle im Bereich HR Data & Analytics vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in die Aufgaben passen, die du übernehmen wirst, und sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Stelle einen Fokus auf Datenanalyse und BI-Tools hat, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Übe den Umgang mit Tools wie Power BI oder Programmiersprachen wie Python oder R, um dein Wissen und deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Sei bereit, über Situationen zu sprechen, in denen du analytische Probleme gelöst hast. Unternehmen suchen nach Kandidaten, die proaktiv Lösungen entwickeln können, also bring Beispiele mit, die deine Fähigkeit zur selbstständigen Problemlösung zeigen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du in einem Team arbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Übe, klar und präzise in Deutsch und Englisch zu kommunizieren, und sei bereit, zu erklären, wie du Informationen an verschiedene Stakeholder weitergeben würdest.