Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und baue Dashboards, um smarte Entscheidungen zu treffen.
- Arbeitgeber: Holidu, ein schnell wachsendes Unternehmen im Bereich Ferienvermietungstechnologie.
- Mitarbeitervorteile: Faire Vergütung, hybrides Arbeiten, Fitnessangebote und regelmäßiges Feedback.
- Andere Informationen: Engagiere dich in einer internationalen Community mit vielfältigen Kollegen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und mache einen echten Unterschied für Millionen von Nutzern.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in einem quantitativen Bereich und Kenntnisse in SQL und Python.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Holidu ist eines der am schnellsten wachsenden Technologieunternehmen im Bereich Ferienvermietungen. Unsere Mission ist es, die Buchung und das Hosting von Ferienhäusern zweifelsfrei und voller Freude zu gestalten, indem wir Gastgebern helfen, mehr Buchungen mit weniger Aufwand zu generieren, und Gästen helfen, ein Ferienhaus zu finden, das ihnen wirklich gefällt.
Du wirst Teil der Abteilung Business Intelligence sein, die aus den Teams Data Science, Data Analytics und Data Engineering besteht. Dieses Praktikum bietet eine großartige Gelegenheit, praktische Erfahrungen im Bereich Data Analytics zu sammeln. Du wirst mit einem Team von hochqualifizierten und engagierten Kollegen zusammenarbeiten, die sich dafür einsetzen, dir starke Mentorship und Anleitung zu bieten, um deine Karriere im Datenbereich zu starten.
Dauer: 6 Monate
Standort: München, 2-3 Bürotage pro Woche
Unser Tech-Stack:
- Datenbank: AWS Stack (Redshift, Athena, Glue, S3)
- Datenpipelines: Airflow, DBT
- Datenvisualisierung: Looker
- Datenanalyse: SQL, Python
- Zusammenarbeit: Git, Atlassian
Deine Rolle auf dieser Reise:
- Als Data Analytics Intern bei Holidu hilfst du unserem Unternehmen, intelligentere, datengestützte Entscheidungen zu treffen, während du von einem Senior Analyst unterstützt wirst.
- Sammele, analysiere und interpretiere große Datensätze, um reale Geschäftsherausforderungen zu lösen.
- Erstelle Dashboards und Berichte mit Tools wie SQL, Python und Looker.
- Arbeite eng mit Teams wie Produkt, Marketing oder Finanzen zusammen, um ihnen zu helfen, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
- Baue und verbessere Datenpipelines mit modernsten Technologien.
- Wir sind ein AI-first-Team. Anstatt manuell sich wiederholende Aufgaben auszuführen, wirst du KI nutzen, um intelligenter zu arbeiten und Arbeitsabläufe zu automatisieren.
- Du wirst mit unseren Data Scientists zusammenarbeiten und Einblicke in die Datenvorbereitung und explorative Datenanalyse erhalten.
- Wie ML-Modelle in der Praxis erstellt, bewertet und implementiert werden.
Dein Rucksack ist gefüllt mit:
- Derzeit eingeschrieben oder kürzlich abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in einem quantitativen Bereich (z.B. Business Analytics, Data Science, Wirtschaft, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder ähnliches).
- Verständnis von SQL und Python, Kenntnisse in Excel/Google Sheets und der Wunsch, Visualisierungstools wie Looker zu lernen.
- Kenntnisse über maschinelles Lernen und statistische Modelle sind von Vorteil.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten sowie Aufmerksamkeit für Details.
- Neugier zu lernen und eine Leidenschaft für die Lösung von Datenproblemen.
- Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten.
Unser Abenteuer umfasst:
- Vergütung: Erhalte ein faires Gehalt.
- Einfluss: Mach einen Unterschied für Hunderttausende von monatlichen Nutzern.
- Wachstum: Übernehme ab dem ersten Tag Verantwortung und entwickle dich durch regelmäßiges Feedback weiter.
- Gemeinschaft: Engagiere dich mit internationalen, vielfältigen, aber gleichgesinnten Kollegen durch regelmäßige Veranstaltungen und 2 Bürotage pro Woche mit deinem Team.
- Flexibilität: Profitiere von unserer hybriden Arbeitsrichtlinie und der Möglichkeit, bis zu 8 Wochen im Jahr von anderen lokalen Büros aus zu arbeiten.
- Fitness: Erhalte ein Urban Sports Club Firmenabonnement oder eine Premium-Fitnessstudio-Mitgliedschaft zu einem ermäßigten Preis.
Wir setzen uns für Vielfalt in allen Aspekten unseres Unternehmens ein. Wir ermutigen Bewerbungen von allen Geschlechtern, aus allen Teilen der Welt und aus allen individuellen Hintergründen. Du bist willkommen, deine Bewerbung ohne Foto und ohne Angabe deines Geschlechts, Geburtsdatums, Familienstands, Nationalität oder Behinderungsstatus (sofern zutreffend) einzureichen. Wenn du besondere Unterstützung bei der Vereinbarung von Interviews, Bürobesuchen oder dem Rekrutierungsprozess im Allgemeinen benötigst, kontaktiere bitte die zuständige HR-Person für diese Stelle, und wir werden unser Bestes tun, um deine Bedürfnisse zu berücksichtigen.
Intern Data Analytics (all genders) Arbeitgeber: Holidu GmbH
Kontaktperson:
Holidu GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Intern Data Analytics (all genders)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Wir sollten uns aktiv an Diskussionen beteiligen und unser Interesse an Data Analytics zeigen – das kann Türen öffnen!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle gefunden hast, zögere nicht, direkt mit dem Team oder der HR-Abteilung in Kontakt zu treten. Frag nach mehr Informationen oder zeig dein Interesse – das zeigt Engagement!
✨Bereite dich auf Interviews vor
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Bereich Data Analytics und übe deine Antworten. Wir sollten auch Beispiele aus unseren bisherigen Erfahrungen parat haben, um unsere Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Karriereseite zu bewerben! Das zeigt, dass du wirklich an Holidu interessiert bist und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Intern Data Analytics (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Daten sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns in deinem Anschreiben spüren, warum du dich für diese Position interessierst.
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, Python und anderen relevanten Tools klar hervorhebst. Wir suchen nach neugierigen Köpfen, die bereit sind, zu lernen und sich weiterzuentwickeln!
Verstehe den Kontext: Erkläre, wie du mit Daten arbeiten möchtest, um echte Geschäftsprobleme zu lösen. Zeig uns, dass du nicht nur Berichte erstellen kannst, sondern auch verstehst, welche Fragen beantwortet werden müssen und warum das wichtig ist.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Karriereseite zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und wir sie zeitnah prüfen können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Holidu GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Mach dich mit der Mission von Holidu vertraut. Sie wollen das Buchen und Vermieten von Ferienwohnungen einfacher und angenehmer gestalten. Überlege dir, wie du mit deinen Datenanalysen dazu beitragen kannst, diese Ziele zu erreichen.
✨Technische Fähigkeiten hervorheben
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, Python und Datenvisualisierungstools wie Looker klar kommunizierst. Bereite Beispiele vor, wie du diese Tools in der Vergangenheit genutzt hast, um Probleme zu lösen oder Einblicke zu gewinnen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Zeige Interesse an der Teamdynamik, den Projekten, an denen du arbeiten würdest, und wie das Unternehmen KI in seinen Prozessen einsetzt. Das zeigt, dass du proaktiv und engagiert bist.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten zu zeigen. Du könntest gebeten werden, ein Beispiel für eine Datenanalyse zu geben oder zu erklären, wie du an ein bestimmtes Problem herangehen würdest. Denke daran, den geschäftlichen Kontext zu berücksichtigen und wie deine Analysen echte Herausforderungen lösen können.