Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Felddaten und erstelle aussagekräftige Reports für unsere Laundry-Produkte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit internationalem Projektumfeld und engagierten Teams.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, praktische Erfahrung und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Entwickle deine Fähigkeiten in einem unterstützenden und kreativen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und verbessere Produkte mit deinen Datenanalysen.
- Qualifikationen: Eingeschriebener Student in Data Science oder verwandten Fachrichtungen mit analytischem Denken.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Das ist die Aufgabe
- In enger Zusammenarbeit mit den Teams aus IT, Entwicklung, Service und Quality Management analysierst du Felddaten und leitest daraus Erkenntnisse für unsere Laundry-Produkte ab.
- Mit aussagekräftigen Reports und Präsentationen bereitest du Kennzahlen so auf, dass Ergebnisse schnell verständlich und fundierte Entscheidungen möglich werden.
- Deine Analysen helfen dabei, Auffälligkeiten in Gerätedaten frühzeitig zu erkennen und Potenziale zur Optimierung unserer Produkte sichtbar zu machen.
- Du sorgst für eine strukturierte Aufbereitung und Qualitätssicherung der Daten, damit Analysen auf einer verlässlichen Grundlage entstehen.
- Im internationalen Projektumfeld übernimmst du eigene Aufgaben und bringst deine Ideen bei der Weiterentwicklung datenbasierter Prozesse ein.
- Gemeinsam mit erfahrenen Kolleginnen und Kollegen entwickelst du Lösungen, die den Umgang mit Felddaten kontinuierlich verbessern.
Das überzeugt uns
- Du bist an einer Hochschule in den Fachrichtungen Data Science, Wirtschaftsinformatik, Physik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren Studiengang eingeschrieben.
- Analytisches Denken und Interesse an Daten, Statistik sowie technischen Zusammenhängen zeichnen dich aus.
- Mit MS Office, insbesondere Excel und PowerPoint, gehst du sicher um und kannst Ergebnisse verständlich aufbereiten.
- Idealerweise hast du bereits erste Erfahrungen mit Python, SQL, Power BI oder vergleichbaren Tools gesammelt.
- Eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise hilft dir dabei, Aufgaben zuverlässig und sorgfältig umzusetzen.
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse ermöglichen dir die Zusammenarbeit in einem internationalen Umfeld.
Werkstudent (m/w/d) - Field Data Analysis BU Laundry Arbeitgeber: Miele
Als Werkstudent (m/w/d) im Bereich Field Data Analysis bei uns profitierst du von einer dynamischen und unterstützenden Arbeitsumgebung, die dir die Möglichkeit bietet, wertvolle praktische Erfahrungen zu sammeln. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Innovation, während wir dir durch regelmäßige Schulungen und Mentoring-Programme helfen, deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Zudem bieten wir dir die Chance, an internationalen Projekten mitzuarbeiten und deine Ideen aktiv in die Weiterentwicklung unserer Produkte einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Werkstudent (m/w/d) - Field Data Analysis BU Laundry erhalten könnten
✨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 Miele 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 (m/w/d) - Field Data Analysis BU Laundry 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 Miele 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 Miele 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!
