Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und skaliere KI-gestützte Produkte und unterstütze die Analyse von Kundendaten.
- Unternehmen: BMW Group – ein innovatives Unternehmen mit internationalem Teamgeist.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte AI-gesteuerte Kundenerlebnisse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und praktische Erfahrung mit AWS und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Our team at the BMW Group focuses on Customer Journey Analytics, where we develop and scale AI and analytics products globally.
We combine modern AI technologies with cloud-based solutions to drive data-driven decisions across products, processes, and customer experiences.
What awaits you?
- You will gain insights into global analytics, AI products, and their scaling within a large organization.
- Furthermore, you contribute to AI and analytics initiatives that impact products, internal processes, and customer journey decisions.
- In addition, you support the design, implementation, and operation of cloud-based AI solutions on AWS.
- Moreover, you help with modern AI technologies, including Large Language Models, AI Agents, and AI-assisted development tools such as Git Hub Copilot.
- You will assist in building and scaling AI-driven applications, automation solutions, intelligent workflows, and KPI dashboards.
- Furthermore, you support analyzing large datasets to better understand customer behavior, business performance, and product impact.
- In addition, you collaborate with software engineers, data scientists, and business teams across Data Engineering, Data Analytics, and AI Engineering.
What should you bring along?
- Studies in computer science, business informatics, data science or a related field with at least 12 months remaining until graduation.
- Hands-on experience with AWS cloud services, cloud-native application development, Python, and APIs.
- Experience in Data Engineering, including large-scale datasets, data pipelines, and data processing frameworks.
- Experience with AI developer tools such as Claude, Git Hub Copilot, Cursor, Visual Studio Code, or similar solutions.
- Advanced knowledge of Microsoft Excel and Microsoft Power Point, with attention to detail and motivation to deliver high-quality results.
- Proactive mindset and ability to collaborate in international cross-functional teams, experience in digital marketing, e-commerce, or web analytics tools such as Adobe Analytics or Google Analytics is a plus.
- Fluent German and English language skills.
Do you enjoy working in an international team and want to shape AI-driven customer experiences? Then Apply now!
What do we offer?
- Comprehensive mentoring & onboarding.
- Personal & professional development.
- Flexible working hours.
- Mobile work.
- Attractive & fair compensation.
- Student apartments (subject to availability & only at the Munich location).
- And much more, see bmw. jobs/whatweoffer
Start date
Earliest start date 09/01/2026
Duration
12 months
Working hours
Part-time
You can find helpful tips on your application and the application process here .
At the BMW Group, we place great importance on equal treatment and equal opportunities.
Our recruiting decisions are based on the personality, experience, and skills of the applicants.
Learn more here .
Working Student Customer Journey Analytics (f/m/x) Arbeitgeber: BMW Group
Die BMW Group bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld Ihre Führungskompetenzen weiterzuentwickeln. Mit einem maßgeschneiderten 12-monatigen Programm, das spannende Projekte und individuelle Mentoring-Optionen umfasst, fördern wir Ihre persönliche und fachliche Entwicklung. Genießen Sie attraktive Benefits wie flexible Arbeitszeiten, hohe Arbeitsplatzsicherheit und Vergünstigungen auf BMW & MINI Fahrzeuge, während Sie aktiv an der Mobilität von morgen mitwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Student Customer Journey Analytics (f/m/x) 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 BMW Group 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 Customer Journey Analytics (f/m/x) 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 BMW Group 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 BMW Group 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!
