Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze das Data Analytics Team bei der Analyse und Interpretation von Daten.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit der Energie eines Start-ups und der Stärke von BMW und Mercedes Benz.
- Vorteile: Subventionierte Fitnessmitgliedschaft, Büroessen, Homeoffice und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Offene Kultur, Raum für Wachstum und ein internationales Team voller Leidenschaft.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der E-Mobilität und arbeite an Projekten mit sozialer Wirkung.
- Qualifikationen: Studium in Data Science, Statistik oder verwandten Bereichen; SQL-Kenntnisse erforderlich.
Make an Impact by:
- You will turn raw charging and billing data into the insight that shapes outcomes across product, finance, and operations.
- This is a hybrid tech and business role. You are equally comfortable writing advanced SQL against Snowflake, defining a KPI in the semantic layer, and sitting with a stakeholder to frame the real question behind the request.
- You will also help make our reporting AI ready, so that self-serve and natural-language insight rests on definitions you can rely on, and this role is expected to become a go-to expert on the business itself, not only its data.
Your Mission
- Develop a deep, data-driven knowledge of charging behavior, billing flows, and customer usage across OEM and fleet segments.
- Provide the reporting, dashboards, and insight that shape business outcomes in a fast-growing EV charging ecosystem.
- Define KPIs once, in the semantic layer, and make them the single source of truth for revenue, margin, usage, and customer behavior.
- Become a go-to expert on the business itself, not only its data. Know the charging, billing, and customer story well enough that stakeholders come to you to see what is happening and why.
- Work closely with product, finance, operations, and the engineering team to translate business needs into clear, data-driven answers.
- Help extend reporting into AI-assisted and self-serve experiences, ensuring the metrics behind them are governed and correct.
Key Duties
- Create and maintain Power BI dashboards and reports that let business stakeholders self-serve key insights.
- Perform exploratory and strategic studies to inform product launches, commercial initiatives, and financial planning.
- Define, document, and track KPIs for revenue, margin, usage, and customer behavior, and own their definitions in the semantic / metrics layer.
- Serve as a business-knowledge authority for your domains. Turn deep knowledge of charging behavior, billing flows, and OEM and fleet economics into the context that makes every metric and piece of insight reliable and ready to act on.
- Partner with product managers, finance, and operations to turn ambiguous business needs into clear, well-scoped, data-driven questions.
- Ensure data quality and consistency in Snowflake and PostgreSQL, acting as a quality gatekeeper for the numbers the business relies on.
- Work with data engineers to shape clean, well-modeled data, and help prepare metrics and context so AI and natural-language tools return reliable answers.
- Communicate findings clearly to both technical and non-technical audiences, starting with the answer and the business implication.
Your Profile
- Experience in data insights, ideally in mobility, energy, e-commerce, or fintech. - Nice to have
- SQL (Snowflake, PostgreSQL) and strong experience with Power BI (Tableau or Looker also welcome).
- Working knowledge of a transformation and semantic layer approach (for example dbt) and comfort defining governed metrics rather than one-off queries.
- Solid background in statistics and experiment design (A/B testing), with the ability to design and interpret experiments.
- Excellent communication skills and a track record of partnering across technical and business teams.
- A structured, business-first mindset: you start from the business question, not the dashboard.
- Strong commercial curiosity and the drive to become a domain expert whom product, finance, and operations rely on for the "why" behind the numbers.
- Studying in Economics, Statistics, Mathematics, Computer Science, or equivalent practical experience.
- Fluent in English. German is a plus.
Nice to Have
- Familiarity with the EV charging, billing, settlement, or OEM and fleet domain.
- Light Python for reporting and automation.
- Interest in AI-assisted reporting and how semantic layers make natural-language insight reliable.
We Offer:
- A unique opportunity combining the energy of a scale up with the power of BMW, Mercedes Benz Mobility & bp
- Working on products & services with a high social impact
- An international team of talented people who love what they do and live a collaborative spirit
- An open minded culture with room for growth and the freedom to bring in own ideas
- Subsidized gym membership
- Subsidized office lunch benefit
- Monthly mobility budget
- Up to 2 days of home office in a week
- Offsite/ team events & much more and modern, sunny offices in Berlin & Munich
… and of course the classics: delicious coffee & tea, fresh fruits and an office dog friendly environment
At DCS we acknowledge the value of diversity, promote equality and challenge unfair discrimination. We strive to create an inclusive work environment, safe for anyone regardless of their gender identity, sexual orientation, abilities, ethnicity or race. We have the clear goal of driving diversity and inclusion across all dimensions and treat each applicant with the same respect and consideration.
About us
Since the beginning of 2019, we are a part of the mobility joint venture between BMW Group and Mercedes Benz Mobility. In 2021, bp joined as the third shareholder.
CHARGE NOW is one of our services.
Intern Data Analyst Arbeitgeber: Digital Charging Solutions
DCS bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Platform Engineers, die sich leidenschaftlich für Sicherheit in Cloud- und Plattformlösungen einsetzen. Mit einem internationalen Team, einer offenen Unternehmenskultur und zahlreichen Wachstums- sowie Entwicklungsmöglichkeiten schaffen wir ein Umfeld, in dem innovative Ideen geschätzt werden. Unsere modernen Büros in Berlin und München bieten nicht nur eine inspirierende Arbeitsatmosphäre, sondern auch zahlreiche Vorteile wie ein subventioniertes Mittagessen, ein monatliches Mobilitätsbudget und flexible Homeoffice-Möglichkeiten.
Kontaktdaten:
Digital Charging Solutions Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Intern Data Analyst erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Digital Charging Solutions zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Intern Data Analyst mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Intern Data Analyst bei Digital Charging Solutions gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Digital Charging Solutions vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Digital Charging Solutions entscheidend sein!