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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze das Open Science Team bei der Datenverarbeitung und -visualisierung.
- Arbeitgeber: Renommierte Universität in der Schweiz mit einem kollegialen Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten und ein Gehalt von 3000 CHF pro Monat.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wissenschaft durch innovative Datenprojekte.
- Gewünschte Qualifikationen: BSc-Abschluss und Kenntnisse in R, Python sowie Git.
- Andere Informationen: Arbeiten in Zürich mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1500 - 3000 € pro Monat.
Eine angesehene Universität in der Schweiz sucht einen Datenassistenten zur Unterstützung des Open Science-Teams. Sie sind verantwortlich für die Aktualisierung von Rohdatenextraktionsprozessen, das Management von Daten aus PDF-Dokumenten und die Mitwirkung an Datenpaketen.
Der ideale Kandidat hat einen BSc-Abschluss und verfügt über Kenntnisse in R, Python und ist mit Git vertraut.
Diese Rolle bietet einen kollegialen Arbeitsplatz in Zürich, flexible Arbeitsbedingungen und ein Gehalt von 3000 CHF pro Monat.
Open Science Data Intern: Clean, Visualize & Publish Arbeitgeber: ETH Zürich
Kontaktperson:
ETH Zürich HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Open Science Data Intern: Clean, Visualize & Publish
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Open Science Community in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – Networking kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du deine Kenntnisse in R, Python und Git auffrischst. Zeig, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Anwendungen vorweisen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Mach dir Gedanken über konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast. Sei bereit, diese im Gespräch zu präsentieren und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast – das zeigt dein Engagement und deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für Open Science zu zeigen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Open Science Data Intern: Clean, Visualize & Publish
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als Open Science Data Intern interessierst und was dich motiviert.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da wir jemanden suchen, der mit R, Python und Git umgehen kann, solltest du diese Fähigkeiten klar hervorheben. Nenne konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen, um zu zeigen, wie du diese Tools eingesetzt hast.
Strukturiere deine Unterlagen gut: Eine klare Struktur macht es uns leichter, deine Bewerbung zu lesen. Verwende Absätze, Aufzählungen und Überschriften, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für das Team bist!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. Das sorgt dafür, dass alles an der richtigen Stelle landet und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ETH Zürich vorbereitest
✨Mach dich mit den Tools vertraut
Stelle sicher, dass du die Grundlagen von R, Python und Git beherrschst. Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu diesen Technologien zu beantworten und vielleicht sogar kleine Aufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Verstehe den Open Science Ansatz
Informiere dich über die Prinzipien der Open Science und wie sie in der Datenverarbeitung angewendet werden. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Transparenz und Zugänglichkeit in der Wissenschaft verstehst.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, bei denen du Daten verarbeitet oder visualisiert hast. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und zeigen, dass du praktisch arbeiten kannst.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Arbeitsweise zu erfahren. Fragen zur Teamdynamik oder zu aktuellen Projekten sind immer gut!