Auf einen Blick
- Aufgaben: Analyze data and create reports to support decision-making.
- Arbeitgeber: Join a dynamic team at a leading tech company focused on innovation.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible hours, remote work options, and professional development opportunities.
- Warum dieser Job: Gain hands-on experience in data analysis while contributing to impactful projects.
- Gewünschte Qualifikationen: Currently enrolled in a relevant degree program with strong analytical skills.
- Andere Informationen: Opportunity for growth and potential full-time position after graduation.
Über unsZukunftskraft, Bodenständigkeit, Vielfalt und Solidarität – das sind die Werte der RWA. Im Rahmen unserer Unternehmenskultur verbindet sich das Beste aus zwei Welten – Tradition und Innovation stehen bei uns in keinem Widerspruch. Großhändler und Dienstleister für die Lagerhausgenossenschaften, ein 3,6 Milliarden Euro Konzern – führend in Europa bei der nachhaltigen Entwicklung des ländlichen Raumes, innovativer Tech-Pionier, international tätiges Agrar-Unternehmen – all das ist die Raiffeisen Ware Austria.Eintritt01.04.2025BeschäftigungsausmaßTeilzeitStd./Woche10StandortKorneuburgAufgabenbereichDu unterstützt bei der Datenbeschaffung, Datenbereinigung und Datenaufbereitung zur Ableitung wertvoller InsightsErstellung von Analysen und Berichten mithilfe gängiger Data-Analytics-Tools (z. B. Excel, SQL, Python oder R)Mitentwicklung und Pflege von Dashboards und Visualisierungen (Power BI)Du hilfst bei der Konzeption und Umsetzung neuer Analytik-Projekte in enger Abstimmung mit dem TeamDurchführung von Qualitätskontrollen und Sicherstellung der DatenkonsistenzQualifikationenLaufendes Studium oder kürzlich abgeschlossener Studiengang im Bereich Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Statistik, Data Science oder einem vergleichbaren FachGrundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache für Datenanalyse (z. B. Python, R) und Erfahrung mit SQLErste Berührungspunkte mit Visualisierungstools oder Business-Intelligence-Plattformen sind von VorteilAnalytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und ein hohes Maß an ProblemlösungskompetenzGute Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Arbeit im TeamNeugier, Eigeninitiative und Bereitschaft, sich in neue Themen einzuarbeitenSehr gute Deutschkenntnisse in Wort und SchriftWir bietenDas Mindestgehalt liegt bei EUR 680,00 brutto/Monat (Teilzeit, 10h/Woche). Je nach Berufserfahrung und Qualifikation besteht die Bereitschaft zur ÜberzahlungZusätzlich bieten wir ein attraktives Paket an Corporate Benefits (Zuschuss von 4,60€ zum Mittagstisch, Zuschuss zum Öffi-Ticket oder gratis Parkmöglichkeit, Mitarbeiterrabatte, Gesundheitsvorsorge, Sportmöglichkeiten etc.)Tiefe Einblicke in spannende, unternehmensweite Data-Analytics-ProjekteIntensive Einarbeitung und die Möglichkeit, schnell Verantwortung zu übernehmenPersönliche und fachliche Weiterentwicklung in einem innovativen UmfeldKontaktMichaela FritschRecruiterinTel.: +43 2262 755 50-3714Bitte bewerben Sie sich ausschließlich online.
Werkstudent Data Analyst (w/m/d) Arbeitgeber: finden.at
Kontaktperson:
finden.at HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent Data Analyst (w/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Mach dich mit den gängigen Datenanalysetools vertraut, die in der Branche verwendet werden, wie z.B. Excel, SQL oder Python. Zeige in deinem Gespräch, dass du diese Tools nicht nur kennst, sondern auch anwenden kannst.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich darauf vor, über deine bisherigen Erfahrungen mit Datenanalysen zu sprechen. Überlege dir konkrete Beispiele, bei denen du Daten gesammelt, analysiert und interpretiert hast, um Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen.
✨Tipp Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Data Analytics. Wenn du während des Interviews zeigst, dass du auf dem neuesten Stand bist, hinterlässt das einen positiven Eindruck.
✨Tipp Nummer 4
Netzwerke mit anderen Data Analysts oder Werkstudenten in diesem Bereich. Nutze Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu knüpfen und eventuell Insider-Tipps zu erhalten, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent Data Analyst (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Unternehmensrecherche: Informiere dich über StudySmarter und die Rolle des Werkstudenten im Bereich Data Analytics. Verstehe die Unternehmenswerte und wie du dazu beitragen kannst.
Lebenslauf anpassen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf auf die Anforderungen der Stelle zugeschnitten ist. Hebe relevante Erfahrungen, Fähigkeiten und Projekte hervor, die deine Eignung für die Position unterstreichen.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und welche spezifischen Fähigkeiten du mitbringst. Zeige deine Leidenschaft für Datenanalyse und wie du zum Team beitragen kannst.
Bewerbung einreichen: Lade alle erforderlichen Dokumente hoch und reiche deine Bewerbung über unsere Website ein. Achte darauf, dass alle Informationen vollständig und korrekt sind, bevor du auf 'Absenden' klickst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei finden.at vorbereitest
✨Verstehe die Datenanalyse
Mach dich mit den Grundlagen der Datenanalyse vertraut. Sei bereit, über verschiedene Analysetools und -techniken zu sprechen, die du in der Vergangenheit verwendet hast, und wie sie zur Lösung von Problemen beigetragen haben.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Aufgaben, bei denen du Daten analysiert hast. Erkläre, welche Methoden du angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung.
✨Fragen stellen
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 Projekte zu erfahren, an denen du arbeiten würdest.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Problemlösungsfähigkeiten, da diese in einem dynamischen Arbeitsumfeld entscheidend sind.