Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere Datenstrukturen und unterstütze das Team bei spannenden Projekten.
- Unternehmen: Globales Industrieunternehmen mit über 42.000 Mitarbeitern weltweit.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und subventionierte Mittagessen.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Erhalte wertvolle Einblicke in das Datenmanagement und arbeite an innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Studium in Wirtschaftsinformatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit Excel und Power BI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 18 - 18 € pro Stunde.
Würden Sie gerne wertvolle Einblicke in die Welt des Datenmanagements innerhalb eines globalen Industrieunternehmens gewinnen? Dann schließen Sie sich unserem Team an!
Wir bieten:
- Zukunftsorientiertes Unternehmen: Als MDAX-notiertes Unternehmen beschäftigen wir mehr als 42.000 Mitarbeiter in über 100 Ländern weltweit. Gemeinsam gestalten wir die Zukunft der Intralogistik.
- Teil des Teams von Tag eins: Ab Ihrem ersten Tag sind Sie ein integrales Mitglied des Teams und arbeiten gleichberechtigt mit Kollegen zusammen.
- Attraktive Vergütung: Wir bieten einen Stundenlohn von 18,14 € (vorbehaltlich tariflicher Anpassungen) sowie attraktive Unternehmensleistungen.
- Hybrides Arbeitsmodell: Eine ausgewogene Mischung aus Büroarbeit und mobilem Arbeiten bietet Ihnen Flexibilität.
- Flexible Arbeitszeiten: Unser flexibles Arbeitszeitmodell ermöglicht es Ihnen, Ihren Zeitplan an Ihr Studium anzupassen.
- Mehr Stunden während der Semesterferien: Während der Universitätsferien haben Sie die Möglichkeit, Ihre Arbeitsstunden auf bis zu 35 Stunden pro Woche zu erhöhen.
- Subventionierte Mittagessen: Genießen Sie täglich köstliche Mahlzeiten in unserer hauseigenen Cafeteria.
Aufgaben und Qualifikationen:
- Optimierung der Struktur von Duality Quality Management (DQM) Repositories
- Dokumentation von Data Governance-Richtlinien, Standards und Leitlinien zur Unterstützung konsistenter Datenpraktiken
- Unterstützung bei der Koordination und Verfolgung von Jira-Updates zur Gewährleistung einer genauen und aktuellen Statusverfolgung
- Nachverfolgung von Mängeln im Zusammenhang mit der Ausführung des Datenmanagements zur Unterstützung einer zeitnahen Lösung
- Teilnahme an Teammeetings, Workshops und Sitzungen der Datenmanagement-Community, um Wissen aufzubauen und zu Teamdiskussionen beizutragen
- Pflege und Aktualisierung von DQM-Berichterstattungstools und Power BI-Dashboards zur effektiven Verfolgung der Datenqualität
- Durchführung von Recherchen zu Datenmanagement-Tools, -Methoden und -Best Practices der Branche zur Unterstützung kontinuierlicher Verbesserungen
Ihr Profil:
- Sie sind in einem Bachelor- oder Masterprogramm in Wirtschaftsinformatik, Betriebswirtschaftslehre, Informationsmanagement, Data Science oder einem verwandten Bereich eingeschrieben.
- Erfahrung mit Microsoft Excel und Power BI sowie Vertrautheit mit SQL und SharePoint.
- Starkes systemisches Denkvermögen mit der Fähigkeit, End-to-End-Prozesse zu verstehen und wie Tools, Daten und Stakeholder interagieren.
- Hohe Neugier und Lernbereitschaft in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld.
- Strukturierte, detailorientierte Arbeitsweise und sicher im Umgang mit Dokumentations- und Koordinationsaufgaben.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und gute Deutschkenntnisse, mit der Fähigkeit, geschäftliche und technische Perspektiven zu verbinden.
Hat diese Position Ihr Interesse geweckt? Wenn Sie sich für diese Stelle begeistern, freuen wir uns auf Ihre Online-Bewerbung!
Ihr Ansprechpartner ist Anne-Christin Fritzsche.
Working Student Data Management (f/m/d) Arbeitgeber: KION
STILL ist ein ausgezeichneter Arbeitgeber, der Dir eine abwechslungsreiche Ausbildung zum Industriemechaniker in einem dynamischen und innovativen Umfeld bietet. Mit einer tariflichen Ausbildungsvergütung, flexiblen Arbeitszeiten und umfangreichen Benefits wie 30 Tagen Urlaub und einem Zuschuss zum Deutschlandticket unterstützt STILL Deine persönliche und fachliche Entwicklung. Werde Teil eines engagierten Teams, das seit über 100 Jahren die Zukunft der Intralogistik gestaltet und profitiere von vielfältigen Seminaren sowie der Möglichkeit, einen Gabelstapler-Führerschein zu erwerben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Student Data Management (f/m/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 KION 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 Working Student Data Management (f/m/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 KION 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 KION 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!
