Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze unser Data & Analytics Team bei der Analyse von Nutzerverhalten und Marketing-Performance.
- Unternehmen: 7NXT, ein innovatives Unternehmen im Bereich Fitness und Wohlbefinden.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, kostenlose Mitgliedschaft im Urban Sports Club.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und einem freundlichen Team.
- Warum dieser Job: Erhalte praktische Erfahrungen mit modernen Analysetools und beeinflusse echte Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: Eingeschrieben in einem relevanten Studiengang mit ersten Erfahrungen in SQL oder Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Ihr Einfluss
Als Werkstudent im Bereich Datenanalyse unterstützen Sie unser Data & Analytics Team über mehrere 7NXT Marken (BuddyFit, Gymondo & 7Mind). Sie arbeiten eng mit unseren Datenanalysten und Produktteams zusammen, um wichtige Fragen zu beantworten, Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Ihre Arbeit hilft uns, das Nutzerverhalten, die Marketingleistung und Wachstumschancen zu verstehen, und Sie sammeln praktische Erfahrungen mit modernen Analysetools, die in schnelllebigen digitalen Unternehmen verwendet werden. Diese Rolle ist perfekt für Studierende, die starke analytische Fähigkeiten entwickeln, lernen möchten, wie Daten Geschäftsentscheidungen beeinflussen, und die Bereiche Marketinganalyse, Produktanalyse und Datenwissenschaft erkunden möchten.
Ihre Mission
- Wirkungsmessung & Erkenntnisse
- Unterstützen Sie das Team bei der Analyse von Kampagnen, Nutzerverhalten oder Experimenten
- Helfen Sie bei der Erstellung von Berichten, die erklären, was passiert ist und warum
- Unterstützen Sie bei der Identifizierung von Optimierungsmöglichkeiten
- Cross-Brand Marketing Analytics
- Unterstützen Sie bei der Verfolgung der Leistung über Influencer, bezahlte soziale Medien, CRM und andere Kanäle
- Helfen Sie bei der Pflege von Dashboards und wiederkehrenden Berichten
- Unterstützen Sie bei Kohorten- oder Trichteranalysen
- Verhaltens- & Produktanalyse
- Erforschen Sie Nutzerreisen, Konversionstrichter und Engagement-Muster
- Identifizieren Sie grundlegende Trends, die Produktverbesserungen und Hypothesen informieren
- Experimentation Support
- Bereiten Sie Datensätze vor und helfen Sie bei der Auswertung von A/B-Tests
- Unterstützen Sie bei statistischen Zusammenfassungen, Visualisierungen und Testdokumentationen
- Zusammenarbeit & Lernen
- Arbeiten Sie Seite an Seite mit Datenanalysten und lernen Sie branchenübliche Methoden
- Tragen Sie zur Verbesserung der Dokumentation, Datenqualitätsprüfungen und interner Arbeitsabläufe bei
Unsere Tech-Stack (Sie benötigen keine Erfahrung mit allen Tools - Motivation zu lernen reicht aus)
Google Analytics, Google Tag Manager, Rudderstack, Tableau, Looker, Adjust, Braze, BigQuery, Firebase, Airflow, dbt, Databricks, Amplitude
Ihre Geschichte
Sie sind ein neugieriger, motivierter Student, der im Bereich Datenanalyse wachsen möchte, während Sie mit realen Geschäftsfragen arbeiten.
Must-Haves
- Sie sind in einem Bachelor- oder Masterprogramm in Datenwissenschaft, Informatik, Wirtschaft, Statistik, Marketinganalyse oder einem verwandten Bereich eingeschrieben.
- Erste Erfahrungen mit SQL oder Python (z.B. Universitätsprojekt)
- Starkes analytisches Denken und Interesse an Marketing-/Produktanalysen
- Fähigkeit, Probleme zu strukturieren und Ergebnisse klar zu kommunizieren
- Gute Englischkenntnisse
Nice-to-Have
- Erfahrung mit einem BI-Tool (z.B. Tableau, Looker Studio)
- Grundlegendes Verständnis des digitalen Marketings (Trichter, CAC, CTR, Retention usw.)
- Kurse oder Projekte, die Statistik, Experimentierung oder Datenvisualisierung betreffen
- Vertrautheit mit GA4, GTM oder BigQuery ist ein Plus, aber nicht erforderlich
Warum 7NXT beitreten
- Praktisches Lernen mit echtem Einfluss über mehrere Marken
- Schulung und Mentoring durch erfahrene Analysten
- Flexible Arbeitszeiten, die an Ihren Studienzeitplan angepasst sind
- Zugang zu unseren digitalen Fitness- & Wellnessprodukten
- Möglichkeit, nach dem Abschluss in Junior-Analystenrollen zu wachsen
Unsere Vorteile - Nur für Sie
Erfolg erfordert positive Energie. Deshalb sorgen wir für die richtigen Bedingungen – physisch, mental und im Team:
- 30 Tage Urlaub pro Jahr (anteilig für Werkstudenten)
- 2 zusätzliche freie Tage: 24. Dezember (Heiligabend) und 31. Dezember (Silvester) sind offiziell als bezahlte Feiertage anerkannt.
- Hybrides Arbeitsmodell (3 Tage im Büro, 2 Tage Homeoffice)
- 4 Wochen Arbeiten im Ausland pro Jahr
- Eine kostenlose Mitgliedschaft im Urban Sports Club & Zugang zu Nilo Health für mentale Gesundheit und persönliche Entwicklung
- Kostenloser Zugang zu unseren digitalen Wellness-Produkten (7Mind & Gymondo)
- Monatliches Mobilitätsbudget von 30 € über Navit
- Familienfreundliche Vorteile: Kinderbetreuungskosten & Krankheitstage für Kinder
- Die Büroklassiker: Obst- & Gemüsekörbe, Müsli & Joghurt (auch vegan), Getränke & Snacks
- Vierbeinige Kollegen sind in unserem tierfreundlichen Büro willkommen!
Seien Sie, wie Sie sind
Wir begrüßen, was Sie einzigartig macht. Bei 7NXT, Gymondo und 7Mind glauben wir an Vielfalt, Offenheit und Teamgeist. Egal, mit welchem Geschlecht Sie sich identifizieren, ob Sie eine Behinderung haben, welcher Neurotyp Sie sind, woher Sie kommen, was Sie glauben oder wie Sie lieben - Sie sind hier willkommen. Erfüllen Sie nicht alle Kriterien? Kein Problem. Wenn Sie die Zukunft von Gesundheit & Wohlbefinden mit uns gestalten möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung. Benötigen Sie einen barrierefreieren Bewerbungsprozess oder haben Sie Fragen zum Verfahren? Schreiben Sie uns und wir finden einen Weg.
7NXT // Working Student Data Analyst (m/f/d) Arbeitgeber: Gymondo GmbH
Gymondo ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kollaborativen Team zu arbeiten, das sich für Gesundheit und Wohlbefinden einsetzt. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einem großzügigen Weiterbildungsbudget und einer aktiven Förderung von Diversität und Familienfreundlichkeit schaffst du nicht nur einen bedeutenden Beitrag zum Unternehmenserfolg, sondern entwickelst auch deine eigenen Fähigkeiten weiter. Hier hast du die Chance, Verantwortung zu übernehmen und innovative Ideen im digitalen B2B-Bereich zu gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 7NXT // Working Student Data Analyst (m/f/d) 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 Gymondo 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 7NXT // Working Student Data Analyst (m/f/d) 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 Gymondo 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 Gymondo 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!
