Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte unsere moderne Dateninfrastruktur und ermögliche smarte Entscheidungen mit Daten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einer Data-First-Kultur und einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office, moderne Ausstattung und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Möglichkeit zur Übernahme nach dem Studium und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines wachsenden Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Als Mitglied im Team Data & Analytics hilfst du dabei, unser Data Warehouse zu skalieren, und machst Daten zum Herzschlag von clockin. Du schaffst die Basis für unsere Data-First-Kultur und ermöglichst smarte Entscheidungen. Gestalte jetzt unsere Zukunft!
Deine Aufgaben:
- Du gestaltest als Teil unseres wachsenden Teams aktiv den Aufbau unserer modernen Dateninfrastruktur und bringst eigene Ideen ein.
- In engem Austausch mit Fachabteilungen nimmst du Anforderungen auf und verwandelst diese in Gold-Layer-Tabellen für direkte, smarte Analysen.
- Im Austausch mit deinen Teamkolleg:innen optimierst du ETL-Pipelines und bindest kontinuierlich neue Datenquellen an.
- Eigenständig entwickelst du die semantische Datenbasis, um Abfragen über natürliche Sprache mittels Agentic AI zu ermöglichen.
- Gemeinsam mit dem Team Data & Analytics sicherst du durch eine saubere Dokumentation und Tests die Qualität unserer KI-gestützten Systeme.
Das bringst du mit:
- Du befindest dich im laufenden Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik oder eines vergleichbaren Bereichs.
- Fundierte Kenntnisse in Python sowie erste praktische Erfahrungen mit PySpark zeichnen dich aus.
- Ein sicherer Umgang mit SQL und Git bildet die Basis deiner täglichen Arbeit.
- Idealerweise bringst du bereits Erfahrung in der Nutzung von KI‑Coding‑Assistenten wie GitHub Copilot oder Cursor mit.
- Analytisches Denkvermögen und eine strukturierte Arbeitsweise helfen dir bei der Lösung komplexer Probleme.
- Ein ausgeprägtes fachliches Interesse an Datenmodellierung treibt dich in deiner Entwicklung voran.
- Persönlich überzeugst du als lösungsorientierte:r Teamplayer:in mit einem hohen Maß an Sorgfalt und Eigenverantwortung.
Unsere Benefits:
- Möglichkeit zur Übernahme nach dem Studium
- Home‑Office Möglichkeit, flexible Arbeitszeiten
- Betriebliche Altersvorsorge
- Modernste Ausstattung (MacBook, Google Workspace) und höhenverstellbare Tische
- Strukturiertes Onboarding inkl. Buddy
- Corporate Benefits
- Weiterbildungsangebote
- Kostenlose Getränke und Snacks
- Kostenlose Parkplätze
- Regelmäßige Teamevents (Teamfrühstück, Weihnachts- und Sommerfeiern, monatliche clockin Events)
Werkstudent:in Data & Analytics - Schwerpunkt Data Engineering (all genders) Arbeitgeber: Clockin
Als Werkstudent:in im Bereich Data & Analytics bei clockin erwartet dich ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld, in dem du aktiv an der Gestaltung unserer modernen Dateninfrastruktur mitwirken kannst. Wir bieten dir nicht nur flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum Home-Office, sondern auch umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und eine klare Perspektive auf eine Übernahme nach deinem Studium. Unsere offene Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und Teamgeist, während regelmäßige Teamevents das Miteinander stärken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Werkstudent:in Data & Analytics - Schwerpunkt Data Engineering (all genders) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du dich für die Werkstudentenstelle interessierst, zögere nicht, direkt mit dem Team in Kontakt zu treten. Frag nach, wie du deine Fähigkeiten einbringen kannst und zeig dein Interesse an der Data-First-Kultur von clockin.
✨Tipp Nummer 2
Nutze Networking! Verbinde dich mit aktuellen Mitarbeitern auf LinkedIn oder besuche Events, um mehr über die Unternehmenskultur und die Herausforderungen im Team Data & Analytics zu erfahren. So kannst du gezielt zeigen, dass du die richtige Person für den Job bist.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Da du Kenntnisse in Python und SQL mitbringst, sei bereit, deine Fähigkeiten in praktischen Aufgaben zu demonstrieren. Übe Coding-Challenges und sei bereit, über deine bisherigen Projekte zu sprechen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Vergiss nicht, deine Leidenschaft für Daten und Analytik zu betonen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent:in Data & Analytics - Schwerpunkt Data Engineering (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deinem Anschreiben durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle brennst.
Pass dein Anschreiben an:Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und passe dein Anschreiben entsprechend an. Zeig uns, wie deine Skills und Erfahrungen perfekt zu den Anforderungen passen – das macht einen großen Unterschied!
Beweise deine Leidenschaft für Daten:Erzähle uns von Projekten oder Erfahrungen, die deine Begeisterung für Daten und Analytics zeigen. Ob Uni-Projekte oder persönliche Projekte – wir lieben es, wenn du deine Leidenschaft teilst!
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zügig bearbeiten können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Clockin vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Stellenbeschreibung und den Zielen des Unternehmens vertraut. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten im Bereich Data Engineering und Analytics zur Vision von clockin passen. Zeige, dass du die Bedeutung von Daten in der Entscheidungsfindung verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in Python, SQL und ETL-Prozessen demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Teamdynamik und die Herausforderungen im Bereich Data & Analytics zu erfahren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Betone deine Fähigkeit, im Team zu arbeiten und wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Da die Rolle viel Austausch mit Fachabteilungen erfordert, ist es wichtig, dass du als lösungsorientierter Teamplayer wahrgenommen wirst.
