Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Insights für spannende Marketingprojekte.
- Unternehmen: Innovative Agentur mit einem dynamischen und internationalen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und regelmäßige After Work Events.
- Weitere Informationen: Modernes Büro in zentraler Lage mit tollen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Lösungen und mache einen echten Unterschied für unsere Kunden.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Data Science und gute Kenntnisse in Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13.5 - 16.5 € pro Stunde.
Wer wir sind: Unsere Analytics Einheit ist Teil der Mediaplus Forschungseinheit und besteht aus Expert:innen für Statistik und Data Science. Mit fundierter Fachkenntnis und methodischem Vorgehen helfen wir, aus den Daten unserer Kund:innen sowie aus unseren eigenen Daten Mehrwerte zu generieren. Über statistische Modelle bewerten und optimieren wir die Werbeinvestitionen unserer Kund:innen.
Was dich bei uns erwartet:
- Du übersetzt komplexe Daten und Analysen in verständliche Insights für Fachbereiche und Stakeholder.
- Statistische, Machine-Learning- und AI-basierte Modelle kommen zum Einsatz, um Werbeinvestitionen messbar zu machen und deren Wirkung zu bewerten.
- Analyseprojekte für anspruchsvolle Kund:innen unterschiedlichster Branchen werden eigenverantwortlich von der Konzeption bis zur Ergebnispräsentation begleitet.
- Gemeinsam mit Expert:innen verschiedener Disziplinen innerhalb der Mediaplus Gruppe entstehen datengetriebene Lösungen mit echtem Mehrwert für unsere Kund:innen.
- Mit deiner analytischen Expertise unterstützt du gruppenweite Initiativen sowie New-Business-Projekte.
- Ein hohes Maß an Eigenverantwortung, Gestaltungsfreiheit und unternehmerischem Denken prägt deinen Arbeitsalltag.
Was wir von dir erwarten:
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science, idealerweise in der Medien- oder Marketingbranche.
- Fundierte Kenntnisse in Statistik, Marketing Mix Modelling sowie datengetriebenen Analysemethoden.
- Sehr gute Kenntnisse in Python und/oder R sowie Erfahrung mit Automatisierung und AI-basierten Analysen.
- Ausgeprägte analytische und strategische Fähigkeiten sowie die Kompetenz, komplexe Sachverhalte verständlich zu vermitteln und zu präsentieren.
- Erfahrung in der eigenständigen Betreuung und Beratung von Kundenprojekten sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Begeisterung für Medien, Trends und Innovationen, gepaart mit hoher Eigeninitiative, Teamgeist und sehr guten Deutschkenntnissen.
Was wir dir bieten:
- Onboarding: Willkommensrunde, Onboarding-Tag, Neueinsteiger-Kaffee und Einsteigerrunde - wir sorgen für deinen perfekten Einstieg.
- Weiterbildung: Deine Entwicklung ist uns wichtig. Ob durch unser internes Campus-Weiterbildungsprogramm, freiwillige Sprachkurse oder regelmäßige Coachings - wir halten dich up to date!
- Flexibilität: Durch flexible Arbeitszeiten, Mobileoffice und Jobsharing-Modelle kannst du deinen Beruf an dein Leben anpassen – und nicht andersrum.
- Extras: Wer arbeitet, muss auch mal eine Pause machen. Ob Party oder auspowern – bei uns hast du durch regelmäßige After Work Events und agenturgeförderte Fitnessprogramme viele Möglichkeiten.
- Erreichbarkeit: Unser modernes Office direkt am Ostbahnhof Münchens ist dank perfekter Lage gut für dich erreichbar.
- Internationalität: Als international agierende Agenturgruppe hast du bei uns die Möglichkeit, dich mit Kollegen aus den unterschiedlichsten Disziplinen aus der ganzen Welt zu vernetzen und auszutauschen.
Interessiert?
Werkstudent Data Science / Data Engineering (all genders) Arbeitgeber: Jobiqo
Die HSE Haustechnik GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein attraktives Gehalt und eine unbefristete Festanstellung bietet, sondern auch ein regionales Einsatzgebiet ohne Reisetätigkeit. Mit 30 Tagen Urlaub, einer sorgfältigen Einarbeitung und einem starken Teamgeist fördern wir die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter in einem unterstützenden Arbeitsumfeld.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent Data Science / Data Engineering (all genders) 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 Jobiqo 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 Werkstudent Data Science / Data Engineering (all genders) 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 Jobiqo 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 Jobiqo 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!
