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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Erstelle interaktive Reports und Dashboards in Tableau für datenbasierte Entscheidungen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit flexibler Arbeitskultur und modernem Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und zahlreiche Annehmlichkeiten im Büro.
- Warum dieser Job: Nutze deine Datenanalysefähigkeiten und arbeite an spannenden Machine Learning-Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Wirtschaftsinformatik oder ähnlichem, Kenntnisse in R/Python und BI-Tools.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit wertschätzender Kultur und tollen Karrierechancen.
Deine Aufgaben Du erstellst interaktive Reports und Dashboards in Tableau, um Daten anschaulich zu visualisieren und wichtige Erkenntnisse zu vermitteln. Mithilfe von R führst du Datenanalysen und Prognosen durch, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen. Analyseergebnisse bereitest du verständlich auf und präsentierst sie in Form von Präsentationen und Dokumentationen. Darüber hinaus unterstützt du das Team bei der Entwicklung und Anwendung von Machine Learning-Modellen. Was dich bei uns erwartet Bei Flexible Arbeitszeiten (bis zu 20 Stunden pro Woche, in den Semesterferien kannst du gerne deine Stunden erhöhen), Arbeitszeiterfassung sowie die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten – du gestaltest deinen Arbeitstag. Triff deine Kolleg:innen in unserem Work Café, zieh dich für ungestörtes Arbeiten in ein ruhiges Büro zurück oder arbeite auch mal draußen in der Sonne – WLAN auf dem ganzen Campus und New Work machen es möglich. Deine Meinung zählt – jede:r im Team ist ein wertvolles und gleichwertiges Mitglied. Wir sind verkehrsmäßig gut angebunden, egal, ob du mit der Bahn oder dem Auto kommst. Barista, Obst- und Gemüseboxen, Bio-Müsli, Kantine, Essensautomat – bei uns ist für jeden Geschmack etwas dabei. Das bringst du mit Du befindest dich in einem laufendem Studium der Wirtschaftsinformatik, Date Science, Statistik, Mathematik, Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs. Erste praktische Erfahrung im Umgang mit Tableau oder vergleichbaren BI-Tools konntest du bereits sammeln. Gute Kenntnisse in R oder Python sowie Erfahrung in der Erstellung und Optimierung von SQL-Abfragen bringst du mit. Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning und Interesse an AI-Anwendungen zeichnen dich aus. Teamfähigkeit, Eigeninitiative und eine sorgfältige sowie strukturierte Arbeitsweise runden dein Profil ab.
Werkstudent (w/m/d) Customer Intelligence Arbeitgeber: MAINGAU Energie GmbH
Kontaktperson:
MAINGAU Energie GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent (w/m/d) Customer Intelligence
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du dich für die Werkstudentenstelle interessierst, zögere nicht, direkt mit dem Team in Kontakt zu treten. Frag nach, ob sie Zeit für ein kurzes Gespräch haben, um mehr über die Position und das Team zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen oder Professoren, die vielleicht Kontakte im Unternehmen haben. Empfehlungen können oft den entscheidenden Unterschied machen, also lass uns wissen, wenn du Hilfe brauchst!
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über die neuesten Trends in der Datenanalyse und Machine Learning. Zeige, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch leidenschaftlich an dem Thema interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent (w/m/d) Customer Intelligence
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du genau bei StudySmarter arbeiten möchtest. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Skills!: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Tableau, R oder Python klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der mit Daten umgehen kann, also zeig uns, was du drauf hast und wie du diese Tools in der Vergangenheit genutzt hast!
Struktur ist alles!: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um deine Erfahrungen und Fähigkeiten übersichtlich darzustellen. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für den Job bist.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen auf einen Blick hast. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei MAINGAU Energie GmbH vorbereitest
✨Mach dich mit den Tools vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, um dich intensiv mit Tableau und R auseinanderzusetzen. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen sammeln konntest. Vielleicht kannst du sogar ein kleines Projekt oder eine Analyse präsentieren, die du selbst durchgeführt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir im Voraus einige konkrete Beispiele aus deinem Studium oder Praktika, in denen du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse oder im Umgang mit BI-Tools unter Beweis gestellt hast. Diese Geschichten helfen dir, deine Kompetenzen greifbar zu machen und zeigen, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Zeige dein Interesse an Machine Learning
Da die Stelle auch Machine Learning umfasst, ist es wichtig, dass du dein Interesse und eventuell erste Erfahrungen in diesem Bereich zeigst. Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien in der KI und sei bereit, darüber zu sprechen. Das zeigt, dass du motiviert bist und dich weiterentwickeln möchtest.
✨Stelle Fragen
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen! Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den Projekten, an denen das Team arbeitet, oder wie die Zusammenarbeit im Team aussieht. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.
