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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Join our cross-functional teams to work on exciting finance projects and support AI model training.
- Arbeitgeber: Truuco is a fresh startup focused on data-driven sales in the cooperative banking sector.
- Mitarbeitervorteile: Earn €18/hour, enjoy 20 vacation days, and experience hybrid work options.
- Warum dieser Job: Unleash your creativity in innovative solutions while shaping the future of banking.
- Gewünschte Qualifikationen: Pursuing a Bachelor's or Master's in Computer Science, Statistics, or similar; Python skills required.
- Andere Informationen: Participate in team events and customer engagements, bringing research insights to the table.
Werkstudierende Data Science (m/w/d)
Working Student, Part-time · Frankfurt am Main oder Karlsruhe
Deine Aufgaben
- Du arbeitest in unseren cross-funktionalen Teams an spannenden Projekten im Finanzbereich mit.
- Du unterstützt das Data Science Team im Tagesgeschäft, insbesondere beim Training von KI-Modellen.
- Du entfaltest deine Kreativität bei der Entwicklung innovativer Lösungen für den datengetriebenen Vertrieb.
- Du bringst aktuelle Impulse aus der Forschung und neue technische Entwicklungen ins Team ein.
Dein Profil
- Du befindest dich im laufenden Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Statistik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang.
- Du hast Interesse und Talent für die Arbeit mit Daten sowie analytisches Denkvermögen.
- Du besitzt grundlegende Kenntnisse in Statistik.
- Du bringst idealerweise erste Erfahrungen in der Datenanalyse und -visualisierung mit.
- Du besitzt gute Programmierkenntnisse in Python.
- Du verfügst über Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, Problemlösungsfähigkeiten und arbeitest gerne im Team.
Was wir bieten
Neben einem attraktiven Stundengehalt von 18 € und 20 Tagen Urlaub pro Jahr bieten wir dir folgende Benefits:
- Startup mit Safetynet: Wir sind jung und frisch auf dem Markt: unser Anspruch ist es, vieles anders zu machen.
- Du kannst viel ausprobieren.
- Kleine und größere Teamevents.
- Je nach Saison begleitest du uns auch mal mit auf Kundenevents.
- Hybrides Arbeiten im Homeoffice oder in modernen Büros in Frankfurt & Karlsruhe.
Über uns
Truuco ist das Start-Up der Genossenschaftlichen FinanzGruppe (GFG) für datengetriebenen Vertrieb – dein Tru Companion. Unser Ziel ist es, die Partnerbanken der GFG zukunftsfähig für kundenzentrierten und datengetriebenen Vertrieb zu machen. Zusammen verbinden wir Menschen, Technologien, Ideen und verändern die Zukunft des genossenschaftlichen Bankings. Als Teil der GFG bieten wir dir einen sicheren Arbeitsplatz. Was uns zusammen nach vorn bringt, sind partnerschaftliche Beziehungen zu unseren Kunden und deren nachhaltig ökonomischen Erfolg. Du begeisterst, bleibst dran und kennst dich aus? Dann passt du super zu uns.
#J-18808-Ljbffr
Werkstudierende Data Science (m/w/d) Arbeitgeber: Demo GmbH
Kontaktperson:
Demo GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudierende Data Science (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze deine Netzwerke! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder in Online-Foren über die Stelle. Oft gibt es Insider-Tipps oder sogar Empfehlungen, die dir einen Vorteil verschaffen können.
✨Tip Nummer 2
Zeige dein Interesse an aktuellen Trends im Bereich Data Science. Lies Fachartikel oder nimm an Webinaren teil, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für das Vorstellungsgespräch zu haben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse in Python zu demonstrieren. Überlege dir kleine Projekte oder Übungen, die du im Gespräch vorstellen kannst, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, kreative Lösungen für datengetriebene Herausforderungen zu präsentieren. Überlege dir Beispiele aus deinem Studium oder persönlichen Projekten, die zeigen, wie du analytisch denkst und Probleme löst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudierende Data Science (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone deine Programmierkenntnisse: Da gute Programmierkenntnisse in Python gefordert sind, solltest du konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen anführen, bei denen du diese Fähigkeiten eingesetzt hast.
Zeige dein Interesse an Daten: Erkläre in deinem Anschreiben, warum du dich für die Arbeit mit Daten interessierst und wie du deine analytischen Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast. Dies könnte durch Studienprojekte oder Praktika geschehen.
Persönliche Note: Füge eine persönliche Note hinzu, indem du erklärst, warum du gerne im Team arbeitest und welche kreativen Ideen du in das Data Science Team einbringen möchtest. Dies zeigt deine Motivation und deinen Enthusiasmus für die Position.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Demo GmbH vorbereitest
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Bereite dich darauf vor, über deine bisherigen Erfahrungen mit Daten zu sprechen. Erkläre, warum du dich für Data Science interessierst und wie du deine Kreativität in der Entwicklung innovativer Lösungen einsetzen möchtest.
✨Kenntnisse in Statistik betonen
Da grundlegende Kenntnisse in Statistik gefordert sind, solltest du Beispiele aus deinem Studium oder Projekten anführen, die deine Fähigkeiten in diesem Bereich demonstrieren. Zeige, dass du die Konzepte verstehst und anwenden kannst.
✨Programmierkenntnisse in Python hervorheben
Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, spezifische Projekte oder Aufgaben zu beschreiben, bei denen du Python verwendet hast, um Daten zu analysieren oder zu visualisieren.
✨Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten präsentieren
Da Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten wichtig sind, teile Beispiele, wie du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast. Betone, wie du Probleme gelöst und Ideen effektiv präsentiert hast, um das Team voranzubringen.
