Auf einen Blick
- Aufgaben: Bereinige und analysiere Daten, um echte Veränderungen zu bewirken.
- Unternehmen: Leidenschaftliches Software-Startup in Berlin mit einer klaren Mission.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, direkte Verantwortung und ein Job mit Purpose.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team, direkte Kommunikation und tolle Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte eine diskriminierungsfreie Zukunft und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und erste Erfahrungen mit Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Berlin, Office 15-40 Std. ab sofort
Du willst nicht nur arbeiten, sondern die Arbeitswelt mitgestalten? Dann komm zu uns und werde Teil eines Purpose-getriebenen Teams für eine faire und nachhaltige Arbeitswelt. Wir sind INES Analytics – ein leidenschaftliches Software-Startup im Herzen Berlins. Unsere Mission: soziale Nachhaltigkeit messbar machen und Unternehmen dabei unterstützen, faire Arbeitsbedingungen zu schaffen. Um unsere Mission weiter voranzutreiben, suchen wir Dich: Eine engagierte Persönlichkeit, die unser Team verstärkt. Ein wachsendes Team, eine klare Mission und die Chance, mit deiner Arbeit echten gesellschaftlichen Wandel mitzugestalten – datenbasiert, praxisnah und zukunftsorientiert.
Aufgaben
- Du bereinigst, validierst und bereitest Datensätze auf.
- Du analysierst und transformierst Daten mit Python und Pandas und bringst so Struktur ins Spiel.
- Du unterstützt beim Aufbau und der Automatisierung unserer Datenqualitätsprüfungen.
- Du dokumentierst Datenflüsse und Prozesse.
Qualifikation
- Du studierst (Bachelor oder Master) in einem Bereich wie Informatik, Soziologie, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik oder einem verwandten Feld.
- Du hast erste Erfahrung mit Python und SQL, z. B. aus Studium, Praktika oder eigenen Projekten.
- Im besten Falle hast Du auch bereits ein grundlegendes Verständnis von Datenmodellierung, ETL-Prozessen oder Datenbanken – Profi musst du noch nicht sein.
- Du hast schon einmal Begriffe wie Vollzeitäquivalent, Zulage für Schichtdienst oder Gender Pay Gap gehört.
- Du bringst Neugier, Sorgfalt im Umgang mit sensiblen Daten und Lust, dich in ein wachsendes Startup einzubringen, mit.
- Du kommunizierst fließend auf Deutsch und sicher in Englisch (Arbeitssprache im Team).
- Du bringst Teamfähigkeit und Kommunikationsfreude im Austausch mit Kolleg*innen aus Forschung, IT und Accountmanagement mit.
Benefits
- Ein Job mit Purpose: Gemeinsam mit unserem Team schaffst du die Grundlage für eine diskriminierungsfreie Zukunft für alle Beschäftigten in Unternehmen.
- Flexible Arbeitszeiten (15–20 Std./Woche), die sich an deinem Stundenplan orientieren.
- Hauptsächliches Arbeiten aus dem Office in Berlin Mitte.
- Direkter Draht zum Gründungsteam statt anonymer Konzernstrukturen.
- Echte Verantwortung von Tag eins an – deine Arbeit fließt direkt ins Produkt ein.
- Einblicke in den Aufbau eines Startups im Bereich Pay Equity & Compliance-Tech.
- Tischtennisplatte.
Bei uns gibt es keinen endlosen Bewerbungsprozess. Schick uns einfach deinen Lebenslauf und ein kurzes Motivationsschreiben, damit wir ein bisschen mehr über dich erfahren. Wenn's passt, laden wir dich zu einem lockeren Online-Austausch ein. Und wenn wir uns gegenseitig sympathisch finden, geht’s weiter: Willkommen bei uns im Berliner Büro – inklusive Kaffee, Team-Vibe und vielleicht sogar einem kleinen Tischtennismatch zum Abschluss. Auch intern leben wir Vielfalt und setzen uns aktiv für Chancengleichheit ein. Daher freuen wir uns besonders über Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichen Perspektiven – unabhängig von Geschlecht, Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Behinderung oder religiöser Zugehörigkeit.
Studierende als Nachwuchs Daten Spezialist*innen - Data Engineers (w/d/m) Arbeitgeber: INES Analytics
INES Analytics ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und sinnstiftenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem klaren Fokus auf soziale Nachhaltigkeit und fairen Arbeitsbedingungen fördert das Unternehmen eine offene und kreative Arbeitskultur, in der deine Ideen geschätzt werden. Zudem erwarten dich vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten in einem engagierten Team im Herzen Berlins, wo du aktiv zur Gestaltung einer besseren Zukunft beitragen kannst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Studierende als Nachwuchs Daten Spezialist*innen - Data Engineers (w/d/m) 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 INES Analytics 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 Studierende als Nachwuchs Daten Spezialist*innen - Data Engineers (w/d/m) 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 INES Analytics 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 INES Analytics 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!
