Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und erstelle Berichte, die die strategische Richtung des Unternehmens beeinflussen.
- Unternehmen: Fresenius Group, ein innovatives Unternehmen mit internationalem Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, persönliche Entwicklungsmöglichkeiten und Networking mit Fachkollegen.
- Weitere Informationen: Praktische Erfahrung und die Möglichkeit, eine Karriere bei Fresenius zu starten.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Auswirkungen in der Pharmaindustrie zu erzielen.
- Qualifikationen: Studierende in Data Science, Informatik oder verwandten Bereichen mit Excel- und Python-Kenntnissen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Wenn Sie leidenschaftlich an Datenanalytik und Leistungsmanagement innerhalb der Fresenius-Gruppe interessiert sind, ziehen Sie in Betracht, unserem Team Global Market Intelligence beizutreten! Als Teil eines internationalen Reporting-Umfelds werden Sie praktische Erfahrungen in der Datenverarbeitung sammeln und die Genauigkeit und Konsistenz von Schlüsselkennzahlen auf globalen Märkten sicherstellen. Diese Rolle bietet eine einzigartige Gelegenheit, Ihre analytische Expertise mit echtem strategischen Einfluss zu kombinieren, indem Sie unabhängig zu wichtigen Managementberichten beitragen, die die strategische Ausrichtung des Unternehmens beeinflussen und informierte Entscheidungen unterstützen.
Ihre Herausforderung im Detail:
- Sie arbeiten mit geschäftsbezogenen Datensätzen für das Management-Reporting und Power BI-Dashboards. Dazu gehören Datenvorbereitung und Harmonisierung, Reinigung, Validierung, Strukturierung und auch die Pflege großer Datensätze.
- Sie erstellen und pflegen Excel-basierte Datenverarbeitungslösungen, einschließlich fortgeschrittener Formeln und Pivot-Tabellen.
- Sie führen Datenqualitätsprüfungen durch, um zuverlässiges Reporting sicherzustellen.
- Sie dokumentieren die Logik der Datenverarbeitung und Geschäftsregeln.
- Sie unterstützen die Entwicklung und Verbesserung von Python-basierten Lösungen für Datenvorbereitung, Validierung und Reporting-Workflows.
- Sie unterstützen Analysen von Entwicklungen im Pharmamarkt, Wettbewerbsdynamiken und Geschäftstrends.
Ihre Kompetenz ist gefragt:
- Fortgeschrittener Bachelor- oder Masterstudent in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Business Analytics, Betriebswirtschaftslehre oder einem verwandten Bereich.
- Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Deutsch ist von Vorteil.
- Starke Fähigkeiten in Standard-PC-Anwendungen, insbesondere MS Excel und MS Teams. Dazu gehört der Umgang mit Pivot-Tabellen, Formeln und Techniken zur Datenvalidierung.
- Erste praktische Erfahrungen mit Python für Datenverarbeitung, Automatisierung oder Datenanalyse durch Universitätsprojekte, Praktika oder persönliche Projekte.
- Erfahrungen mit Power BI, Power Query, Azure Synapse oder PySpark sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
- Interesse an der Arbeit mit großen und komplexen Datensätzen.
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten des Pharmamarktes und von Produkten (Arzneiformen, Konzept von Generika/Biosimilars). Erfahrung mit Gesundheitsmarktdaten (IQVIA oder vergleichbare Anbieter) ist von Vorteil.
- Analytische und problemlösende Fähigkeiten mit Liebe zum Detail.
Unser Angebot für Sie:
- Als Werkstudent (m/w/d) gibt es viel für Sie bei Fresenius zu entdecken. Geben Sie Ihrer Karriere einen Sinn: Umfassende Unterstützung; Teilnahme an spannenden IT-Aufgaben, Prozessen und Projekten; Möglichkeiten, eigene Ideen einzubringen und umzusetzen.
- Berufs- und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten, die Sie durch praktische Arbeit während Ihres Studiums gewinnen.
- Möglichkeiten zum Networking mit Kollegen und jungen Fachleuten aus anderen Bereichen des Unternehmens.
- Die Chance, die Grundlage für eine potenzielle Anstellung bei Fresenius zu legen – wie in den Karrieren vieler ehemaliger Praktikanten und Werkstudenten zu sehen ist.
Start: Ab sofort
Dauer: 6 Monate
Standort: Bad Homburg (Remote-Arbeit möglich nach Vereinbarung; regelmäßige Präsenz vor Ort erforderlich)
Working Student (m/f/d) Data Management Arbeitgeber: Fresenius
Als Betriebstechniker (m/w/d) in Salzgitter profitieren Sie von einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Wert auf Teamarbeit und Innovation legt. Unser Unternehmen bietet nicht nur ein attraktives Gehalt und unbefristete Verträge, sondern auch zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten, um Ihre berufliche Entwicklung zu fördern. Genießen Sie die Vorteile einer positiven Unternehmenskultur, die auf Respekt und Zusammenarbeit basiert, während Sie an spannenden Projekten im Bereich Heizung, Lüftung und Sanitär arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Student (m/f/d) Data Management erhalten könntest
✨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 Fresenius 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 Working Student (m/f/d) Data Management 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 Fresenius 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 Fresenius 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!
