Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe statistische Auswertungen durch und arbeite an echten Projekten mit.
- Unternehmen: Kleines, dynamisches Unternehmen mit hoher Effizienz und Verantwortung.
- Vorteile: 25 € pro Stunde, flexible Arbeitszeiten und echte Mandate ab Tag 1.
- Weitere Informationen: Möglichkeit zur Festanstellung nach dem Studium und persönliches Mentoring.
- Warum dieser Job: Erhalte direkte Kundenkontakte und sichtbare Ergebnisse deiner Arbeit.
- Qualifikationen: Studium in Statistik oder verwandten Fächern, Erfahrung mit SPSS, R oder Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 25 - 25 € pro Stunde.
Werkstudent:in Statistik (m/w/d)
25 € / Stunde · 20 Stunden / Woche · Möglicher Übergang in Festanstellung nach Studienabschluss · Kleines Team, große Verantwortung
Worum es geht
Wir begleiten Mediziner:innen durch ihre Promotion — von Methodik über Auswertung bis zur fertigen Dissertation. Unsere Klient:innen sind keine Studenten, sondern erwachsene Profis, die liefern müssen.
Als Werkstudent:in arbeitest du direkt an realen Mandaten mit:
- Du übernimmst statistische Auswertungen, unterstützt bei der Methodendiskussion, prüfst wissenschaftliche Texte und arbeitest dich Schritt für Schritt in eigenständige Klient:innen-Betreuung ein.
Das ist keine Kaffeekoch-Werkstudi-Stelle, sondern echte fachliche Verantwortung mit Senior-Backup.
Ehrlich gesagt
Wir sind ein kleines Unternehmen mit hoher Schlagzahl und hoher Effizienz. Wir brauchen sorgfältige, einsatzbereite und mitdenkende Werkstudent:innen, die methodisch sauber arbeiten, lernen wollen und in einem wachsenden Unternehmen Verantwortung übernehmen.
Im Gegenzug bekommst du etwas, das ein typischer Werkstudi-Job nicht bietet: echte Mandate ab Tag 1, direkter Kundenkontakt, sichtbare Wirkung deiner Arbeit, und einen klaren Pfad in eine Festanstellung nach deinem Abschluss — wenn die Leistung stimmt.
Was du machst
- Statistische Auswertungen in R, Python, SPSS und MAXQDA durchführen — unter Anleitung, mit wachsender Eigenständigkeit
- Methodenteile in Dissertationen auf Korrektheit und Klarheit prüfen
- Doktorand:innen einfache Methoden schriftlich und im Gespräch erklären
- Senior-Berater:innen bei komplexeren Mandaten zuarbeiten
- Eigene kleinere Mandate übernehmen, sobald du fachlich sicher bist
- KI- und Automatisierungstools einsetzen, um Auswertungen effizienter zu machen
Was du mitbringst
- Immatrikuliert in Statistik, Psychologie (empirisch/quantitativ), Sozialwissenschaft (quant), Wirtschaftsmathematik, BWL mit Empirie-Schwerpunkt, Mathematik, Public Health (quantitativ) oder vergleichbar.
- Bachelor ab dem 4. Semester oder im Master. Frühere Semester nur bei klarem Stats-Tutor-Track.
- Mindestens 12 Monate verbleibende Studienzeit — wir investieren in dich, und das soll sich lohnen.
- Aktuelle Statistik-Praxis. Du hast SPSS, R oder Python im letzten Semester konkret benutzt — aus Hausarbeiten, Tutorien, Werkstudent:innenjobs oder eigenen Projekten.
- Erfahrung im Erklären von Methoden — als Tutor:in, Übungsleiter:in, Studienkreis-Nachhilfelehrer:in, Hilfskraft am Lehrstuhl oder vergleichbar.
- Strukturierte, methodische Arbeitsweise. Du planst, bevor du loslegst. Du arbeitest sorgfältig statt hektisch. Du erkennst Inkonsistenzen in Daten oder Texten.
- Eigenverantwortung und Verbindlichkeit. Du hältst Deadlines ein, lieferst zuverlässig, fragst nach, wenn du nicht weiterkommst — bevor du Tage verlierst.
- Deutsch auf C2-Niveau — du musst Texte korrigieren und mit Senior-Klient:innen schriftlich klar kommunizieren.
- Lust auf Privatwirtschaft, nicht auf Uni-Karriere.
- Tutor-/Nachhilfe-Track ist explizit erwünscht — wenn du bereits Studienkreis, Übungsleitung oder vergleichbar gemacht hast, schick uns das mit.
Was wir bieten
- Vergütung: 25 € / Stunde — deutlich über dem üblichen Werkstudi-Niveau, weil wir Qualität bezahlen
- Arbeitszeit: 20 Stunden / Woche, flexibel mit dem Studienplan vereinbar
- Echte Aufgaben: Eigene Mandate, eigene Kund:innen, eigene Auswertungen — kein Hilfsarbeiter:innenkram
- Mentoring: Persönliche Einarbeitung durch Senior-Berater:innen, Tool-Schulung, Methodendiskussion
- Profi-Umfeld: MacBook, moderne Tools, KI-Stack — keine Bastellösungen
- Übergangs-Option: Wer liefert, bekommt nach Studienabschluss ein Übernahmeangebot in Festanstellung
- Klare Strukturen: Max. 2–3 Personen pro Büro, keine Konzernpolitik, keine Meetings ohne Zweck
Wen wir nicht suchen
Wir suchen keine Werkstudent:innen, die einen CV-Eintrag brauchen und Kaffeekochen aussitzen. Keine Studierenden, die nach Abschluss promovieren oder in der Wissenschaft bleiben wollen. Keine Theoretiker:innen, die sich in Details verlieren, ohne zu liefern. Wer langsam, unzuverlässig oder konfliktscheu ist, wird hier nicht glücklich — und wir auch nicht.
Wir suchen jemanden, der ruhig, methodisch und ergebnisorientiert arbeitet — und für den die Werkstudi-Stelle der erste Schritt in eine ernsthafte Karriere bei uns sein kann.
Bewerbung
Schick uns Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung und ein kurzes, persönliches Anschreiben.
Warum du als Werkstudent:in bei uns arbeiten willst — und nicht in einem Konzern oder als Hilfskraft an der Uni.
Was du nach deinem Studienabschluss konkret machen möchtest.
Relevante Arbeiten, Code oder Projektbeispiele gerne dazu.
Unvollständige Bewerbungen sortieren wir aus. Bei passenden Bewerbungen melden wir uns innerhalb von 5 Werktagen.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Statistik / Datenanalyse / Methoden - Beratung remote (m/w/d) Arbeitgeber: Deutsches Promotionszentrum
Unser Unternehmen bietet eine einzigartige Gelegenheit für Werkstudent:innen, die echte Verantwortung und direkte Kundenkontakte suchen. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einer überdurchschnittlichen Vergütung und einem klaren Übergang in eine Festanstellung nach dem Studium fördern wir nicht nur Ihre fachliche Entwicklung, sondern auch Ihre persönliche Entfaltung in einem dynamischen und unterstützenden Team. Hier arbeiten Sie nicht nur an spannenden Projekten, sondern profitieren auch von einem professionellen Umfeld mit modernsten Tools und individueller Einarbeitung durch erfahrene Berater:innen.
Kontaktdaten:
Deutsches Promotionszentrum Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Wissenschaftlicher Mitarbeiter Statistik / Datenanalyse / Methoden - Beratung remote (m/w/d) erhalten könnten
✨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 Deutsches Promotionszentrum 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 Wissenschaftlicher Mitarbeiter Statistik / Datenanalyse / Methoden - Beratung remote (m/w/d) 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 Deutsches Promotionszentrum 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 Deutsches Promotionszentrum 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!
