Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Lerne die Migration von Versicherungsbeständen und entwickle KI-gestützte Analysemethoden.
- Arbeitgeber: Führender Anbieter von Software, Beratung und Cloud-Lösungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, individuelle Betreuung und Mitarbeiterrabatte.
- Andere Informationen: Transparente Unternehmenskultur mit Team-Events und persönlicher Unterstützung.
- Warum dieser Job: Sammle praktische Erfahrung und gestalte deine Zukunft in einem innovativen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Studierender in Mathematik, Statistik oder Informatik mit Python-Kenntnissen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Du möchtest schon während Deines Studiums Praxiserfahrung beim führenden Anbieter von Software, Beratung und Cloud-Lösungen sammeln? Dann bist Du bei uns genau richtig! Werde Teil unseres erfolgreichen Teams und gestalte Deine individuelle Zukunft. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine neue studentische Mitarbeiterin oder einen neuen studentischen Mitarbeiter.
Deine Aufgaben
- Du lernst die Aufgaben rund um die Migration von Versicherungsbeständen kennen.
- Du entwickelst Methoden zur KI-unterstützten und statistischen Analyse der betroffenen Datenbestände und integrierst diese in benutzerfreundliche Tools.
- Mithilfe Deines Know-hows unterstützt Du Dein Team bei der technischen Nutzung der Methoden.
- Du wirkst aktiv an der flächendeckenden Einführung der Data Analytics Ansätze mit.
Deine Qualifikation
- Eingeschriebener Studierender (all genders) der Mathematik, Statistik, Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs.
- Erste Erfahrung in der Programmierung mit Python; idealerweise bereits Berührungspunkte mit Data Science und Machine Learning.
- Interesse an versicherungsmathematischen Fragestellungen.
- Strukturierte, analytische und eigenverantwortliche Arbeitsweise; Teamgeist, Einsatzbereitschaft und Flexibilität.
Dein Einstieg bei uns
- Durch flexible Arbeitszeiten unterstützen wir Dich dabei, Studium und Werkstudierendentätigkeit erfolgreich unter einen Hut zu bringen.
- Idealerweise arbeitest Du ca. 15-20 Stunden pro Woche.
- Während Deiner gesamten Werkstudententätigkeit stehen persönliche Ansprechpersonen für alle Deine Fragen zur Verfügung.
- Bei msg life arbeiten wir projektbezogen mit unseren nationalen und internationalen msg life-Gruppenunternehmen zusammen.
Deine Benefits
- Praxisnahe Inhalte: Einbindung in laufende Projekte.
- Flexible Arbeitszeiten: Mit uns Studium und Job unter einen Hut bringen.
- Deine individuelle Betreuung: Ansprechperson für alle Deine Fragen.
- Homeoffice: Hybrides Arbeiten - im Büro und von zu Hause.
- Unternehmenskultur: Transparente Duz-Kultur, offene Türen, gemeinsame Feste, Team-Events.
- Corporate Benefits: Mitarbeitendenvergünstigungen und -rabatte.
Werkstudent Data Analytics / Data Migration (all genders) Arbeitgeber: msg.Insurance Suite
Kontaktperson:
msg.Insurance Suite HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent Data Analytics / Data Migration (all genders)
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche ins Gespräch zu kommen. Besuche Events, Webinare oder Meetups und knüpfe Kontakte – oft erfährt man so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Jobs zu dir kommen. Zeig Initiative und kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website. Ein kurzes, freundliches Anschreiben kann Wunder wirken und zeigt dein Interesse!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen im Bereich Data Analytics vertraut und überlege dir, wie du deine Programmierkenntnisse in Python am besten präsentieren kannst. Übung macht den Meister – vielleicht mit Freunden oder Kommilitonen!
✨Zeige deine Leidenschaft!
Lass in Gesprächen durchblicken, warum du dich für Data Analytics interessierst und was dich an der Versicherungsbranche fasziniert. Authentizität kommt gut an und hebt dich von anderen Bewerbern ab!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent Data Analytics / Data Migration (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deinem Anschreiben durchscheinen und erzähle uns, warum du genau zu uns passt.
Betone deine Erfahrungen: Hast du schon mit Python gearbeitet oder erste Berührungspunkte mit Data Science? Mach das deutlich! Wir suchen nach Talenten, die ihre Fähigkeiten einbringen können, also zögere nicht, deine Erfahrungen hervorzuheben.
Struktur ist alles: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende Absätze und Überschriften, um deine Informationen übersichtlich zu präsentieren. Das macht es uns leichter, deine Qualifikationen zu erkennen!
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt, bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicher sein, dass wir alles schnell und unkompliziert erhalten!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei msg.Insurance Suite vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Aufgaben und Anforderungen des Werkstudenten im Bereich Data Analytics vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse in Mathematik, Statistik oder Informatik zu den Aufgaben passen, die du übernehmen würdest.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, bei denen du Python verwendet hast, um Daten zu analysieren oder zu migrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu teilen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige Teamgeist
Da Teamarbeit ein wichtiger Bestandteil der Stelle ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit in Gruppenprojekten parat haben. Betone, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich Data Analytics oder wie das Team zusammenarbeitet.