Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre Datenanalyse und Data Science mit Tools wie Python und unterstütze Lernende bei ihren Projekten.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit offener Feedbackkultur und starkem Teamgeist.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Workation-Möglichkeiten und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Gestalte aktiv unsere Trainingsprogramme und entwickle dich zur Expert:in für Daten und KI.
- Warum dieser Job: Gib dein Wissen weiter und forme die nächste Generation von Data Scientists.
- Qualifikationen: Studium in einem quantitativen Fachbereich und Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 55000 € pro Jahr.
Du hast im beruflichen Alltag Daten analysiert, aufbereitet und in verständliche Erkenntnisse oder Modelle überführt (z. B. mit Python, pandas, matplotlib und scikit-learn) – und willst dieses Wissen jetzt weitergeben, statt es nur für interne Analysen zu nutzen? Als Data Analytics/Data Science Trainer/Tutor begleitest Du unsere Teilnehmenden fachlich und didaktisch durch ihre Weiterbildung: Du beantwortest ihre Fragen, hilfst ihnen über die Hürden bei Übungen und Projekten hinweg und sorgst dafür, dass sie am Ende nicht nur die Theorie verstehen, sondern selbstständig mit Python analysieren und modellieren können. Du bewertest Lernfortschritte, führst Abschlussprüfungen durch und gibst strukturiertes, konstruktives Feedback. Durch den engen Kontakt zu den Lernenden trägst Du außerdem aktiv zur Weiterentwicklung unserer Trainingsprogramme bei – in enger Zusammenarbeit mit dem Coaching Team Lead, dem Learning Team und weiteren Schnittstellen.
Schwerpunkte Deiner Rolle
- Fachliche Beantwortung von Fragen der Lernenden (schriftlich und mündlich)
- Erstellung, Aufbereitung und Weiterentwicklung von Lernmaterialien rund um Datenanalyse und Data Science (Tools: Python, pandas, matplotlib, scikit-learn)
- Vermittlung und Vertiefung von Trainingsinhalten in Live-Sessions, Webinaren, Classrooms und individueller Lernbegleitung
- Begleitung bei Unsicherheiten im Lernprozess sowie in Übungen und Projekten
- Durchführung und Bewertung von Abschlussprüfungen sowie Entscheidung über den Trainingserfolg
- Qualitätssicherung bestehender Trainings inkl. Feedback ans Learning-Team
- Durchführung individueller Coaching-Sessions und Unterstützung neuer Teammitglieder
Das bringst Du mit
- Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Fachbereich (z. B. Informatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Naturwissenschaften, Wirtschaftsinformatik) oder vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige Erfahrung in der Datenanalyse bzw. Data Science im beruflichen Kontext: Fähigkeit, Daten zu bereinigen und explorativ zu analysieren, Ergebnisse verständlich zu visualisieren und einfache Modelle zu entwickeln und zu bewerten (Tools u. a. Python, pandas, matplotlib, scikit-learn); SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung im Einsatz von KI-Tools von Vorteil
- Didaktische Erfahrung in der Vermittlung technischer oder fachlicher Inhalte an nicht-technische Zielgruppen
- Verständnis für didaktische Konzepte der Erwachsenenbildung und Online-Weiterbildung
- Hohe Kunden- und Serviceorientierung, Empathie, klare Kommunikation und konstruktive Feedbackkultur
- Hands-on-Mentalität, Teamgeist, Belastbarkeit und Flexibilität
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mind. C1)
Das bieten wir Dir
- Arbeitskultur: Dich erwartet eine lösungsorientierte und datengetriebene Arbeitsweise, eine offene Feedbackkultur sowie ein starker Teamspirit. Zwei vom gesamten StackFuel-Team gewählte Trustees unterstützen Dich bei Fragen und Anliegen als neutrale, vertrauliche Anlaufstelle.
- Ownership: Übernehme ab dem ersten Tag Verantwortung, bringe Deine eigenen Ideen aktiv ein, gestalte Prozesse nachhaltig und präge unsere Abläufe maßgeblich mit.
- Workation: Bis zu 10 Tage pro Jahr kannst Du von überall aus der EU, dem EWR und der Türkei arbeiten.
- Raum für Austausch: Regelmäßiger Austausch im Team, saisonale Feiern und eine immer gut gefüllte Küche sorgen für ein lebendiges Miteinander.
- Weiterentwicklung: Absolviere unsere Online-Trainings, um Deine fachlichen Fähigkeiten auszubauen und Dich zur Expert:in für Daten und KI zu entwickeln.
Data Analytics / Data Science Tutor/Lehrkraft (all genders) in Berlin Arbeitgeber: MultiVerse
Multiverse StackFuel ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und zukunftsorientierten Umfeld zu arbeiten. Mit einer hybriden Arbeitskultur und modernen Büros in Berlin, München und Düsseldorf fördert das Unternehmen eine kollaborative Teamkultur, die regelmäßiges Feedback und Coaching umfasst. Zudem wird Wert auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung gelegt, was den Mitarbeitern hilft, ihre Karriere im Bereich Daten und KI voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analytics / Data Science Tutor/Lehrkraft (all genders) in Berlin erhalten könntest
✨Mach mit bei E-Learning-Events!
Such nach Konferenzen oder Webinaren, die sich mit E-Learning und digitaler Bildung beschäftigen. Dort kannst du nicht nur neue Trends erfahren, sondern auch mit Branchenexperten ins Gespräch kommen und eventuell Kontakte knüpfen, die dir bei MultiVerse helfen können.
✨Engagiere dich in Online-Communities
Schau dir Foren und soziale Medien an, die sich mit E-Learning beschäftigen, wie z.B. LinkedIn-Gruppen oder Facebook-Communities. Poste Fragen oder teile deine Meinungen – so bekommst du nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch wertvolle Insights und vielleicht sogar direkte Jobangebote.
✨Nutze deine Unis Ressourcen
Wenn du gerade studierst oder frisch von der Uni kommst, vergiss nicht, die Karrierezentren und Alumni-Netzwerke deiner Hochschule zu nutzen. Diese Ressourcen können dir helfen, Stellenangebote in der E-Learning-Branche zu finden, speziell bei Unternehmen wie MultiVerse.
✨Direkt bewerben bei MultiVerse!
Wir bei StudySmarter wissen, wie wichtig es ist, den direkten Draht zu suchen. Bewirb dich auf unserer Website und nutze die Möglichkeit, dein Interesse an Data Analytics / Data Science Tutor/Lehrkraft (all genders) klar und direkt zu zeigen. So bist du einen Schritt näher dran, Teil unseres Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analytics / Data Science Tutor/Lehrkraft (all genders) in Berlin mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeige dein Interesse an digitaler Bildung:In deiner Bewerbung solltest du klar machen, warum du Leidenschaft für e-Learning und digitale Bildung hast. Vielleicht hast du bereits Erfahrungen mit Online-Lernplattformen gemacht oder selbst digitale Bildungsprojekte initiiert? Teile deine Motivation und wie du bei MultiVerse einen Unterschied machen kannst!
Relevante Erfahrung betonen:Formuliere deinen Lebenslauf so, dass deine bisherigen Erfahrungen in der digitalen Bildung klar hervorgehoben werden. Das können Praktika, Projekte oder Studiengänge sein. Zeige direkte Zusammenhänge zwischen deinen Fähigkeiten und den Anforderungen von Data Analytics / Data Science Tutor/Lehrkraft (all genders).
Visuelle Unterlagen einfügen:In der Welt der digitalen Bildung kann es hilfreich sein, visuelle Beispiele deiner Arbeit beizufügen. Wenn du an E-Learning-Plattformen oder Lernmaterialien gearbeitet hast, kannst du Links oder Screenshots in deiner Bewerbung einfügen. Mach es der Personalabteilung von MultiVerse leicht, deine Kreativität und Fähigkeiten zu erkennen.
Klarheit über deine Verfügbarkeit:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, stelle sicher, dass du in deinem Anschreiben deutlich machst, welche Zeiträume du zur Verfügung stehst. Zeige, dass du bereit bist, dich voll und ganz in das Team von MultiVerse einzubringen und langfristige Ziele zu verfolgen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MultiVerse vorbereitet
✨Mach dich mit den neuesten Trends vertraut
In der E-Learning-Branche ist es super wichtig, die neuesten Trends und Technologien zu kennen. Schau dir an, welche Tools und Plattformen aktuell populär sind und überlege, wie diese in die Strategien von MultiVerse passen könnten. Das zeigt, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch bereit bist, innovativ zu denken!
✨Portfolio, das begeistert
Stell sicher, dass du ein schönes Portfolio hast, das deine besten Arbeiten im Bereich digitale Bildung zeigt. Such dir ein paar Projekte aus, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Lerninhalten oder -architekturen demonstrieren. Die Interviewer bei MultiVerse werden von konkreten Beispielen und Ergebnissen beeindruckt sein, die deine Herangehensweise an E-Learning zeigen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Technische Fragen sind in dieser Branche nicht ungewöhnlich. Sei bereit, Fragen zu beantworten, die sich auf deine Kenntnisse bezüglich Learning Management Systems (LMS), Content-Management-Systeme oder sogar UX/UI-Design beziehen. Das wird dir helfen zu zeigen, dass du das technische Know-how hast, um bei MultiVerse erfolgreich zu sein.
✨Engagement für lebenslanges Lernen
Da die Rolle in einem Vollzeitjob angesiedelt ist, wird dein Engagement für kontinuierliche Weiterbildung entscheidend sein. Mach dir Gedanken über deine eigene Lernreise und wie du dieses Engagement in die Kultur von MultiVerse einbringen kannst. Zeig, dass du aktiv daran interessiert bist, dich weiterzuentwickeln, sodass du nicht nur jetzt, sondern auch in Zukunft einen Wert bringst!
