Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, erstelle Dashboards und unterstütze verschiedene Teams.
- Unternehmen: Bettermile - ein innovatives Unternehmen im Bereich der letzten Meile.
- Vorteile: 27 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationaler Vielfalt und tollen Kollegen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik und übernehme früh Verantwortung.
- Qualifikationen: Studium in einem relevanten STEM-Bereich und Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13.5 - 16.5 € pro Stunde.
Was ist es, bei Bettermile zu arbeiten? Wir haben ein sehr unterstützendes und wertschätzendes Arbeitsumfeld mit viel Autonomie, einer flachen Hierarchie und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Wir leben Vielfalt und bringen sie in Zahlen: 40 Sprachen, 40 Nationalitäten, 40% Frauen (im Vergleich zu durchschnittlich 26% in der Tech-Branche). Du kannst schnell Verantwortung übernehmen, ohne dich allein gelassen zu fühlen. Dein Team steht dir immer zur Seite. Wir meinen es ernst mit "modern" und haben ein hohes Maß an kreativer Freiheit in unserer täglichen Arbeit. Wir arbeiten hybrid mit wöchentlichen Teamtagen für bessere Zusammenarbeit und Pflege zwischenmenschlicher Beziehungen. Wenn wir vor Ort sind, arbeiten wir in einem modernen, kinder- und haustierfreundlichen Better Space im Herzen von Berlin-Kreuzberg. Remote-Arbeit von überall für bis zu 12 Wochen im Jahr. Genieße 27 Urlaubstage (bei einem 5-Tage-Woche-Modell). Regelmäßige Teamfrühstücke, Fitness- und Wellnesskurse, Firmenläufe und andere Veranstaltungen. Obst, Snacks, Getränke und Kaffee mit einer Vielzahl von Milch sind selbstverständlich. Wir sind stolz auf unsere herausragende Flexibilität – und natürlich auf die besten Kollegen der Welt!
Du wirst dich um Folgendes kümmern:
- Wartung, Verbesserung und Aufbau von Dashboards und Berichten in Produktion
- Durchführung routinemäßiger Datenqualitätsprüfungen, Datenhygiene und Pflege der Dokumentation über unsere Pipelines
- Durchführung explorativer Datenanalysen zu operativen und Produktkennzahlen (z.B. Nutzerverhalten, Einfluss von Funktionen auf KPIs) und Übersetzung der Ergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse
- Bearbeitung ad-hoc Datenanfragen und Unterstützung interdisziplinärer Teams (Produkt, Engineering, Betrieb)
- Beitrag zur Wartung, Triage und Optimierung von Datenpipelines und unserer Datenplattform
Unser Stack (du musst diese Tools nicht bereits kennen): Snowflake, AWS Data Lake, SQL, Python, AWS QuickSight, Metabase, dbt, Jira und Confluence.
Du erfüllst folgende Kriterien:
- Du bist derzeit in einem relevanten, STEM-orientierten Studiengang eingeschrieben (z.B. Informatik, Datenwissenschaft, Business Analytics, Mathematik, Informationssysteme)
- Du beherrschst Python und SQL (Universitätsprojekte sind ausreichend)
- Du hast praktische Erfahrung in der Datenanalyse und Datenvisualisierung
- Du bist neugierig, detailorientiert und besitzt starke Problemlösungsfähigkeiten
- Du kommunizierst sicher in Englisch und bist proaktiv
- Du bist ein motivierter Lerner, der gerne Verantwortung übernimmt, eng mit einem Team zusammenarbeitet und in einem hybriden Setup (2 Tage/Woche im Büro) arbeitet
Wichtig: Um für diese Rolle in Betracht gezogen zu werden, musst du als Student an einer Universität in Deutschland eingeschrieben sein und mindestens noch 1 Jahr in deinem Studium verbleiben.
Es ist großartig, wenn du auch Folgendes hast:
- Jegliche Erfahrung mit KI-Konzepten, Grundlagen des Prompt Engineerings oder Erfahrung mit dem Aufrufen von LLM-APIs über Python
Wir schätzen langfristige Zusammenarbeit: Je mehr Zeit in deinem Studium verbleibt, desto besser!
Nutze deine Chance, Teil einer schnell wachsenden Branche zu werden und von Tag eins einen Unterschied zu machen. Du wirst die Möglichkeit haben, früh Verantwortung zu übernehmen, mit Anleitung und Unterstützung von erfahrenen Mentoren. Wir fördern eine Lernkultur, Zusammenarbeit auf Augenhöhe und schnelle Entscheidungsfindung, die Dinge vorantreibt.
Derzeit gehen wir nur mit Kandidaten weiter, die berechtigt sind, in Deutschland zu arbeiten oder die bereits ein Job-Seeker-Visum besitzen.
Über uns: Bei Bettermile glauben wir, dass Lieferung nicht alltäglich sein sollte. Wir transformieren die letzte Meile der Logistik, um Effizienz zu steigern und ein besseres Liefererlebnis für alle zu schaffen. Unser geo-basiertes, KI-gestütztes SaaS-Produkt verarbeitet komplexe Adressverarbeitung, dynamische Routenplanung und Navigation. Es wurde entwickelt, um viele Stopps und mehrere Einschränkungen zu verwalten. Wir setzen einen neuen Standard für die letzte Meile und treiben die Branche voran, unterstützt von einem kompetenten, internationalen Team von Technikbegeisterten, Logistikexperten und einer Produktpalette, die ständig weiterentwickelt wird.
Working Student Data Analyst (d/f/m) Arbeitgeber: Bettermile
Bettermile bietet eine unterstützende und wertschätzende Arbeitsumgebung mit viel Autonomie und flachen Hierarchien. In unserem modernen, kinder- und haustierfreundlichen Büro im Herzen von Berlin-Kreuzberg fördern wir Vielfalt und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, 27 Urlaubstagen und regelmäßigen Teamevents schaffen wir ein Umfeld, in dem du Verantwortung übernehmen und deine Fähigkeiten entfalten kannst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Student Data Analyst (d/f/m) 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 Bettermile 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 Working Student Data Analyst (d/f/m) 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 Bettermile 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 Bettermile 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!
