Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an spannenden Datenprojekten und entwickle innovative Lösungen für die Medienbranche.
- Unternehmen: Bertelsmann, ein internationaler Medienkonzern mit einer dynamischen Trainee-Community.
- Vorteile: Jahresgehalt von 65.000 bis 70.000 €, intensive Weiterentwicklung und hervorragende Übernahmeperspektiven.
- Weitere Informationen: Erlebe vielfältige Projekte und die Möglichkeit, im europäischen Ausland zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medien mit modernsten Technologien und wachse in einem unterstützenden Umfeld.
- Qualifikationen: M.Sc. oder Ph.D. in Data Science oder verwandten Bereichen sowie Programmierkenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 70000 € pro Jahr.
Bewirb dich bis zum 29. März. Du bist Techie aus Leidenschaft und möchtest deine persönlichen Stärken einbringen, um die Zukunft eines internationalen Medienkonzerns mitzugestalten? Als Data Science Trainee im Bertelsmann Future Leaders Traineeprogramm arbeitest du mit und lernst von den Besten. Du bist in die Trainee-Community eingebunden und entwickelst dich in einem innovativen Umfeld stetig weiter. Ab dem 1. September wirst du 18 Monate lang vielfältige Teams bei Datenprojekten in verschiedenen Geschäftsbereichen – möglicherweise auch im europäischen Ausland – begleiten und so mess- und sichtbar zum Unternehmenserfolg beitragen. Dabei arbeitest du größtenteils eigenverantwortlich, während wir dich nach Kräften unterstützen.
Als Trainee im Data Science Track wirst du:
- verschiedene Geschäftsbereiche von Bertelsmann kennenlernen und tiefe Einblicke in die jeweiligen Daten erhalten,
- intensiv an der Analyse, Umsetzung und Evaluation von Datenprojekten mitarbeiten,
- neue Anwendungsfälle für maschinelles Lernen und KI untersuchen, um innovative Lösungen für die Medienbranche zu entwickeln,
- dein Potenzial entfalten und deine Kompetenzen in Theorie und Praxis kontinuierlich ausbauen.
Was du mitbringen solltest:
- Einen M.Sc. oder Ph.D. im Bereich Data Science, Computer Science, künstliche Intelligenz, Statistik, Engineering, angewandte Mathematik, Physik oder in einem verwandten Themengebiet
- Data-Science-Erfahrung durch Praktika oder Forschungsprojekte
- Fortgeschrittene Kenntnisse über Methoden des maschinellen Lernens, Datenbankkonzepte, Prompten und generative KI
- Solide Programmierkenntnisse in Python und SQL (R, Scala, Spark und andere Programmiersprachen sind ein Plus) sowie umfangreiche Erfahrungen mit GitHub
- Lösungsorientiertes Denken mit ausgeprägten Kontakt- und Kommunikationsfähigkeiten
- Fließendes Englisch (weitere Sprachen sind von Vorteil) und die Bereitschaft, mehrmals an einen neuen Standort umzuziehen
Was du erwarten kannst:
- Ein Jahresgehalt zwischen 65.000 und 70.000 €
- Eine intensive Weiterentwicklung
- Vielfältige Projekte, bei denen du Probleme löst und Prozesse verbesserst
- Moderne Arbeitsmethoden und Kooperationsnetzwerke
- Hervorragende Übernahmeperspektiven
Starte deinen Weg als Future Leader. Bitte bewirb dich online in der Zeit vom 2. Februar bis zum 29. März 2026. Sollten uns deine Unterlagen überzeugen, laden wir dich im ersten Schritt zu einem Online-Ability-Test ein. Die spannendsten Kandidat:innen absolvieren dann im Mai ein Assessment Center.
Jetzt bewerben: www.futureleaders-data.de
Du hast noch Fragen? Fragen zum Traineeprogramm oder zum Bewerbungsprozess beantwortet dir gerne Steffi Heldberg.
Data Science Trainee (m/w/d) Arbeitgeber: Bertelsmann SE & Co. KGaA
Bertelsmann ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Data Science Trainee die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten. Du profitierst von einer intensiven Weiterbildung, vielfältigen Projekten und der Chance, deine Fähigkeiten in einem innovativen Team zu entfalten. Zudem erwarten dich hervorragende Übernahmeperspektiven und die Möglichkeit, wertvolle Erfahrungen in verschiedenen Geschäftsbereichen zu sammeln.
Kontaktdaten:
Bertelsmann SE & Co. KGaA Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science Trainee (m/w/d) erhalten könnten
✨Schau dir lokale Data Science Meetups an!
In der Data Science Community gibt es viele Meetups und Konferenzen, die tolle Gelegenheiten bieten, um Kontakte zu knüpfen. Besuche solche Veranstaltungen in deiner Nähe, um mit Gleichgesinnten ins Gespräch zu kommen und möglicherweise auch Recruiter von Unternehmen wie Bertelsmann SE & Co. KGaA zu treffen!
✨Nutze Online-Plattformen für Data Science
Plattformen wie Kaggle oder GitHub sind ideal, um dein Portfolio zu zeigen und dich mit anderen Data Scientists auszutauschen. Beginne mit kleineren Projekten oder Challenges auf diesen Plattformen und präsentiere deine Lösungen auf deinem Profil!
✨Frag nach Praktika über Universitätskanäle
Universitäten haben oft spezielle Karrierezentren, die dir bei der Suche nach einem Traineeplatz helfen können. Sie wissen oft von Praktikumsangeboten, die noch nicht öffentlich ausgeschrieben sind, also zögere nicht, dir die Unterstützung zu holen!
✨Bewirb dich direkt auf unserer Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, talentierte Trainees zu unterstützen. Schau dir die offenen Stellen bei Bertelsmann SE & Co. KGaA auf unserer Website an und bewirb dich direkt! Je kreativer und konkreter dein Ansatz ist, desto besser wird dein Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Science Trainee (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach dein Interesse klar!:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt hervorheben, warum du dich für die Data Science interessierst und was dich an Bertelsmann SE & Co. KGaA reizt. Zeig uns, dass du Bock hast, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren – schließlich sind wir hier, um gemeinsam zu wachsen!
Deine Skills im Fokus:Stell sicher, dass du relevante Skills wie Programmiersprachen (z. B. Python oder R), Kenntnisse in SQL oder Machine Learning in deinem Lebenslauf anführst. Auch deine Projekte oder Studienarbeiten in diesem Bereich können wir gerne sehen – pack die besten in dein Portfolio!
Ruhig über den Tellerrand schauen:Wenn du Erfahrungen aus anderen Bereichen hast – sei es aus Praktika, Projekten oder sogar Hobbys – bring das mit ein! Oftmals ist in Data Science eine interdisziplinäre Denkweise super hilfreich. Zeig uns, was dich besonders macht und wie du das in die Data Science einbringen kannst!
Kurze Fragen, klare Antworten:Bei einem Trainee-Programm kommt es darauf an, offen für Feedback zu sein und klar zu kommunizieren. Wenn du Fragen zu deinem Bewerbungsprozess hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bertelsmann SE & Co. KGaA vorbereitet
✨Statistische Grundlagen auffrischen
Als Data-Science-Trainee ist es super wichtig, die Grundlagen der Statistik und der Datenanalyse im Kopf zu haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Regressionsanalysen zu beantworten. Das zeigt, dass du die nötigen Grundlagen hast, um in dieser Rolle durchstarten zu können.
✨Bereit für technische Herausforderungen
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei auf praktische Programmierfragen vorbereitet. Das bedeutet, dass du mit Sprachen wie Python oder R sicher umgehen kannst. Erwarte vielleicht auch eine kleine Programmieraufgabe während des Interviews, also übe ein paar Coding-Challenges!
✨Lernbereitschaft zeigen
Als Trainee steht das Lernen im Vordergrund. Überlege dir konkrete Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten oder Tools schnell erlernt hast. Zeig, dass du offen für Feedback bist und gerne in einem Team arbeitest, das dir beim Wachsen hilft!
✨Projekterfahrung und Portfolio teilen
Obwohl du in einer Traineeposition bist, solltest du vielleicht bereits an Projekten gearbeitet haben, sei es im Studium oder in persönlichen Projekten. Bereite eine kleine Übersicht deiner Arbeiten vor, inklusive der Tools und Methoden, die du verwendet hast, um fesselnde Einblicke in deine Denkweise und deine Herangehensweise an Data-Science-Probleme zu geben.
