Data Consultant Trainee (m/w/d) | Köln und Leipzig

Data Consultant Trainee (m/w/d) | Köln und Leipzig

Köln Trainee 24750 - 30250 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Werde Teil der Heringer Academy und lerne alles über Data Warehousing und Cloud-Architekturen.
  • Unternehmen: Heringer Consulting, ein innovatives Beratungshaus mit über 100 Mitarbeitenden.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, moderne Büros und zahlreiche Gesundheitsangebote.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit viel Raum für eigene Ideen und regelmäßigen Teamformaten.
  • Warum dieser Job: Starte deine Karriere in der Unternehmensberatung und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und erste Programmiererfahrung in Python oder SQL.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 24750 - 30250 € pro Jahr.

Heringer Consulting ist ein inhabergeführtes Beratungshaus mit über 100 Mitarbeitenden an vier Standorten: Köln, Berlin, Leipzig und Hamburg. Wir helfen Unternehmen dabei, Daten nutzbar zu machen: von der Datenarchitektur über Analytics bis hin zu KI-Lösungen. Unsere Projekte laufen auf der Microsoft-Azure-Plattform, mit Technologien wie Fabric, Databricks und Power BI. Unsere Kunden kommen dabei aus dem Mittelstand sowie Enterprise und sind in den verschiedensten Branchen aktiv. Aktuell suchen wir für Köln und Leipzig zum 01.11.2026 neue Trainees, die den Sprung in die spannende Welt der Unternehmensberatung machen wollen.

Aufgaben

Als unser Trainee wirst du zuerst Teil der Heringer Academy und baust dein technisches Fundament praxisnah und mit echtem Projektbezug auf. Du lernst: Data Warehousing, SQL und Cloud-Architekturen, Projekte in der Azure-Umgebung sowie zertifizierte Microsoft-Trainings. Erfahrene Kollegen begleiten dich dabei als Mentoren und unterstützen dich in deiner Entwicklung. Sobald du dir in der Academy das Rüstzeug aufgebaut hast, wirst du in Kundenprojekten eingesetzt und übernimmst dort Verantwortung.

Qualifikation

Abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren quantitativen Bereich. Erste Programmiererfahrung in Python, SQL, R oder Scala. Sehr gutes Deutsch (mindestens C1) und gutes Englisch (mindestens B2). Du arbeitest gerne mit Menschen zusammen, präsentierst Ergebnisse und erklärst auch komplexe Sachverhalte klar und verständlich. Gelegentliche Reisen zu Kunden in Deutschland gehören dazu.

Das Gehaltsmodell

Du startest mit einem Traineegehalt. Sobald du aktiv auf Projekten arbeitest, gibt es einen klaren Gehaltssprung. Transparent und ohne Kleingedrucktes.

Benefits

  • Flexibles Arbeiten: hybride Arbeitsmodelle, flexible Arbeitszeiten und moderne Ausstattung
  • Top-Lage der Büros: moderne Büroräume
  • Echte Mitgestaltung: kurze Entscheidungswege, klare Verantwortlichkeiten und viel Raum für eigene Ideen
  • Starkes Team: kollegiales, dynamisches Umfeld mit regelmäßigen Teamformaten
  • Mehrwert über den Job hinaus: Gesundheitsangebote, persönliche Weiterentwicklung und attraktive Corporate Benefits wie Urban Sports Club und Deutschland Ticket
  • Feel-good Extras: Snacks, frisches Obst, Teamessen, Spieleabende und Firmenfeste

Data Consultant Trainee (m/w/d) | Köln und Leipzig Arbeitgeber: JOIN

Hermès ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet, die von Eleganz und Exzellenz geprägt ist. Mit einem starken Fokus auf Kundenservice und Teamarbeit fördert das Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der persönlichen Entwicklung, während es gleichzeitig außergewöhnliche Mitarbeiterleistungen und kreative Ideen wertschätzt. Die Möglichkeit, Teil eines renommierten Luxusunternehmens zu sein, das für seine Werte und seine Hingabe an Qualität bekannt ist, macht Hermès zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die eine bedeutungsvolle Karriere im Einzelhandel anstreben.

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Kontaktdaten:

JOIN Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Consultant Trainee (m/w/d) | Köln und Leipzig erhalten könntest

✨Schau dir lokale Data Science Meetups an!

In der Data Science Community gibt es viele Meetups und Konferenzen, die tolle Gelegenheiten bieten, um Kontakte zu knüpfen. Besuche solche Veranstaltungen in deiner Nähe, um mit Gleichgesinnten ins Gespräch zu kommen und möglicherweise auch Recruiter von Unternehmen wie JOIN zu treffen!

✨Nutze Online-Plattformen für Data Science

Plattformen wie Kaggle oder GitHub sind ideal, um dein Portfolio zu zeigen und dich mit anderen Data Scientists auszutauschen. Beginne mit kleineren Projekten oder Challenges auf diesen Plattformen und präsentiere deine Lösungen auf deinem Profil!

✨Frag nach Praktika über Universitätskanäle

Universitäten haben oft spezielle Karrierezentren, die dir bei der Suche nach einem Traineeplatz helfen können. Sie wissen oft von Praktikumsangeboten, die noch nicht öffentlich ausgeschrieben sind, also zögere nicht, dir die Unterstützung zu holen!

✨Bewirb dich direkt auf unserer Website!

Wir bei StudySmarter lieben es, talentierte Trainees zu unterstützen. Schau dir die offenen Stellen bei JOIN auf unserer Website an und bewirb dich direkt! Je kreativer und konkreter dein Ansatz ist, desto besser wird dein Eindruck!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Consultant Trainee (m/w/d) | Köln und Leipzig mit Bravour zu bestehen

Data Warehousing
SQL
Cloud-Architekturen
Microsoft Azure
Python
R
Scala

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach dein Interesse klar!:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt hervorheben, warum du dich für die Data Science interessierst und was dich an JOIN reizt. Zeig uns, dass du Bock hast, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren – schließlich sind wir hier, um gemeinsam zu wachsen!

Deine Skills im Fokus:Stell sicher, dass du relevante Skills wie Programmiersprachen (z. B. Python oder R), Kenntnisse in SQL oder Machine Learning in deinem Lebenslauf anführst. Auch deine Projekte oder Studienarbeiten in diesem Bereich können wir gerne sehen – pack die besten in dein Portfolio!

Ruhig über den Tellerrand schauen:Wenn du Erfahrungen aus anderen Bereichen hast – sei es aus Praktika, Projekten oder sogar Hobbys – bring das mit ein! Oftmals ist in Data Science eine interdisziplinäre Denkweise super hilfreich. Zeig uns, was dich besonders macht und wie du das in die Data Science einbringen kannst!

Kurze Fragen, klare Antworten:Bei einem Trainee-Programm kommt es darauf an, offen für Feedback zu sein und klar zu kommunizieren. Wenn du Fragen zu deinem Bewerbungsprozess hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei JOIN vorbereitet

✨Statistische Grundlagen auffrischen

Als Data-Science-Trainee ist es super wichtig, die Grundlagen der Statistik und der Datenanalyse im Kopf zu haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Regressionsanalysen zu beantworten. Das zeigt, dass du die nötigen Grundlagen hast, um in dieser Rolle durchstarten zu können.

✨Bereit für technische Herausforderungen

Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei auf praktische Programmierfragen vorbereitet. Das bedeutet, dass du mit Sprachen wie Python oder R sicher umgehen kannst. Erwarte vielleicht auch eine kleine Programmieraufgabe während des Interviews, also übe ein paar Coding-Challenges!

✨Lernbereitschaft zeigen

Als Trainee steht das Lernen im Vordergrund. Überlege dir konkrete Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten oder Tools schnell erlernt hast. Zeig, dass du offen für Feedback bist und gerne in einem Team arbeitest, das dir beim Wachsen hilft!

✨Projekterfahrung und Portfolio teilen

Obwohl du in einer Traineeposition bist, solltest du vielleicht bereits an Projekten gearbeitet haben, sei es im Studium oder in persönlichen Projekten. Bereite eine kleine Übersicht deiner Arbeiten vor, inklusive der Tools und Methoden, die du verwendet hast, um fesselnde Einblicke in deine Denkweise und deine Herangehensweise an Data-Science-Probleme zu geben.