Auf einen Blick
- Aufgaben: Annotiere Dokumente in chinesischer Sprache und unterstütze unser KI-Team.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit internationalem Team und offener Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und kostenlose Snacks.
- Weitere Informationen: Mentorship und kreative Freiheit in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Lösungen und arbeite mit Experten.
- Qualifikationen: Sehr gute Chinesisch-Kenntnisse und Motivation für sorgfältige Arbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Warum Wir? Bei uns erwarten Dich weltweit verteilte, internationale Teams, flache Hierarchien und eine offene Unternehmenskultur, die zum Mitgestalten einlädt. Mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeiten gehören für uns zum Alltag. Möchtest Du Teil eines innovativen Unternehmens werden, dessen Lösung den Arbeitsalltag in unterschiedlichsten Branchen digitalisiert? Dann werde Teil unseres Teams!
Das erwartet Dich: Für unser Data Labeling Team suchen wir zur Unterstützung einen Werkstudenten (m/w/d), der sich um die Annotation von Dokumenten in chinesischer Sprache kümmert und uns so dabei hilft, unsere KI zu trainieren. Du annotierst Dokumente in chinesischer Sprache, indem Du wichtige Informationen markierst oder kennzeichnest. Du überprüfst Annotationen auf ihre Richtigkeit und stellst so sicher, dass unsere KI die wichtigen Informationen in einem Dokument korrekt identifiziert hat. Im Falle von fehlerhaften Daten korrigierst Du diese entsprechend.
Das bringst Du mit: Du studierst aktuell und verfügst über sehr gute Chinesisch-Kenntnisse (Mandarin) in Wort und Schrift, idealerweise ist es deine Muttersprache. Außerdem sprichst du fließend Englisch und/oder Deutsch. Du arbeitest äußerst sorgfältig, selbstständig und mit viel Liebe zum Detail. Du bist motiviert und gehst verantwortungsbewusst mit sensiblen Daten um. Du verfügst über eine ausgeprägte Konzentrationsfähigkeit und hast Freude an sich wiederholenden, routinemäßigen Aufgaben. Deine Bereitschaft, Dich auf neue Technologien und Tools einzulassen, rundet Dein Profil ab. Du benötigst keine IT-Kenntnisse oder Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen.
Darauf kannst Du Dich freuen: Flexible, an den Stundenplan anpassbare Arbeitszeiten und ausreichend Zeit, um sich auf die Klausuren vorzubereiten. Werkstudententätigkeit mind. 15 bis max. 20 Stunden pro Woche. Einen Mentor an Deiner Seite, um sich einzuleben und Fragen zu stellen. Wir sind alle per Du - vom Azubi bis zur Geschäftsführung.
Im Team von DocuWare profitierst auch Du von diesen Vorteilen: Flexibler Arbeitsort und Arbeitszeit: Du arbeitest mobil oder in unserem modernen und gut ausgestattetem Büro – dabei teilst Du Dir deine Arbeitszeit flexibel ein. Wohl verdiente Erholung: Wir bieten Dir ein breites Sport- und Massageangebot, Kicker-Tisch und einen entspannenden Lounge-Bereich. Gesunde Ernährung: Zusammen genießen wir Kaffee sowie verschiedene andere Getränke, Snacks und frisches Obst - alles kostenlos. Team-Spirit: Regelmäßige Events für Mitarbeitende - virtuell oder vor Ort sorgen für Zusammenhalt. Kreativität entfalten: Genieße eine große Freiheit zur Entfaltung Deiner kreativen Ideen und arbeite direkt mit wichtigen Entscheidungsträgern und KI-Experten zusammen. Einzigartige Vorteile: Wähle eine von drei großartigen Optionen (Bonago, E-Gym oder Bezuschussung des Deutschlandtickets) nach Deinen Bedürfnissen.
Für noch mehr Einblicke, schau doch gerne auf unserem Instagram vorbei (@life.at.docuware)!
Kontaktperson: Sarah Jagenow, Recruiting & Employer Branding Specialist.
Werkstudent (m/w/d) Data Labeling (Chinese) Arbeitgeber: DocuWare GmbH
DocuWare bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der internationale Teams zusammenarbeiten und flache Hierarchien gelebt werden. Als Werkstudent im Data Labeling profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten, einem modernen Büro und zahlreichen Vorteilen wie Sportangeboten und regelmäßigen Teamevents, die den Zusammenhalt fördern. Zudem hast du die Möglichkeit, kreativ zu arbeiten und direkt mit Experten zusammenzuarbeiten, was dir wertvolle Erfahrungen und Wachstumsmöglichkeiten bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Werkstudent (m/w/d) Data Labeling (Chinese) 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 DocuWare GmbH 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 Werkstudent (m/w/d) Data Labeling (Chinese) 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 DocuWare GmbH 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 DocuWare GmbH 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!
