Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwalte Datenpipelines und entwerfe umsetzbare Einblicke aus Telemetriedaten.
- Unternehmen: Gravis Robotics, ein schnell wachsendes Startup in Zürich.
- Vorteile: Praktische Erfahrung mit dem gesamten Datenlebenszyklus und Einfluss auf betriebliche Funktionen.
- Weitere Informationen: Tolle Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu lernen und zu wachsen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und gestalte die Zukunft der Robotik mit.
- Qualifikationen: EU/EFTA-Studenten an einer Schweizer Universität in relevanten Fachrichtungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Gravis Robotics in Zürich sucht einen motivierten Werkstudenten, der ihr Team verstärkt. Die Rolle umfasst das Management von Datenpipelines und das Entwerfen von umsetzbaren Erkenntnissen aus Telemetriedaten in einem schnell wachsenden Robotik-Startup. Diese Position bietet praktische Erfahrungen mit dem gesamten Datenlebenszyklus und die Möglichkeit, die operativen Funktionen erheblich zu beeinflussen. Ideale Kandidaten sind EU/EFTA-Studierende, die derzeit an einer Schweizer Universität in relevanten Fachrichtungen eingeschrieben sind.
Working Student: Fleet Observability & Data Visualization Arbeitgeber: Gravis Robotics
Gravis Robotics ist ein innovatives Start-up in Zürich, das seinen Mitarbeitern eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Als Werkstudent im Bereich Fleet Observability & Data Visualization haben Sie die Möglichkeit, praktische Erfahrungen im gesamten Datenlebenszyklus zu sammeln und aktiv zur Optimierung der Betriebsabläufe beizutragen. Das Unternehmen fördert eine Kultur des Lernens und der Zusammenarbeit, was Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung eröffnet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Working Student: Fleet Observability & Data Visualization 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 Gravis Robotics 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: Fleet Observability & Data Visualization 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 Gravis Robotics 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 Gravis Robotics 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!
