Auf einen Blick
- Aufgaben: Recherchiere und bewerte Datenquellen zu spannenden Themen in der Immobilienwirtschaft.
- Unternehmen: Werde Teil eines internationalen Fintech-Teams mit innovativen Ideen.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und ein modernes, hundefreundliches Büro.
- Weitere Informationen: Genieße eine dynamische Arbeitsumgebung mit tollen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Lerne Programmierung und arbeite an datengetriebenen Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Studium in Wirtschaftsgeografie, Data Science oder ähnlichem; erste Erfahrungen in Datenanalyse sind von Vorteil.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Recherche, Bewertung und Beschaffung relevanter Datenquellen zu regionalökonomischen und immobilienwirtschaftlichen Themen.
Datenaufbereitung, -prüfung und -visualisierung.
Interesse (am Lernen von) an Programmiersprachen.
Enge Zusammenarbeit mit dem Data Engineering-Team bei Datenintegration, Datenmodellierung und Verbesserung bestehender Datenprozesse.
Unterstützung bei der Weiterentwicklung datengetriebener Standards und analytischer Methoden im Team.
Dein Profil
- Du bist immatrikuliert in einem relevanten (Master-)Studiengang (z.B. Wirtschaftsgeografie, Immobilienwirtschaft, Volkswirtschaftslehre, Data Analytics / Data Science, Wirtschafts-/Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung).
- Du hast erste Berührungspunkte mit der Markt- und Datenanalyse, idealerweise im Immobilien- oder Regionalmarktumfeld.
- Du arbeitest sorgfältig, strukturiert und hast ein hohes Auge fürs Detail.
- Du interessierst dich für AI, Daten und innovative SaaS-Produkte.
- Du hast Lust, dein Toolset Richtung Programmierung zu erweitern. Vorkenntnisse sind dabei absolut kein Muss.
- Du kannst komplexe Inhalte gut verstehen und vergleichen.
- Du arbeitest selbstständig und verantwortungsbewusst mit sensiblen Daten.
- Du verfügst über fließende Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse.
Warum wir?
- Internationales und inklusives Team: Zusammenarbeit mit vielfältigen Teams an unseren Standorten in München, Frankfurt und Sofia.
- Moderne und hundefreundliche Büros: Ergonomisch, grün und inspirierend für Zusammenarbeit und Produktivität.
- Flexibilität: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten.
- Speical Time Off: Zusätzlicher halber freier Tag an Heiligabend und Silvester.
- Workation: Jährlich für einen begrenzten Zeitraum von ausgewählten Orten aus remote arbeiten.
- Benefits für Wohlbefinden und Mobilität: Unterstützung für dein Wohlbefinden und einen nachhaltigen lifestyle: Urban Sports/EGYM Club Zuschuss: Monatlicher Zuschuss zu deiner Mitgliedschaft.
- Jobticket: Monatlicher Zuschuss von 50 % zum Deutschlandticket.
- JobRad: Leasing von Fahrrädern oder E-Bikes zu attraktiven Konditionen.
Kandidatinnen und Kandidaten müssen eine gültige Arbeitserlaubnis für die EU besitzen; Visa-Sponsoring wird für diese Stelle nicht angeboten.
Über uns: Die neoshare AG, gegründet 2019 in München, hat sich schnell zu einem internationalen Fintech-Unternehmen entwickelt und betreibt heute Standorte in München, Berlin, Frankfurt und Sofia, Bulgarien. Als „AI-First Company“ bietet sie mit ihrer SaaS-Plattform "neoshare" eine innovative End-to-End-Lösung für die effiziente Digitalisierung und Verwaltung großvolumiger Projekt- und Immobilienfinanzierungen. In enger Zusammenarbeit mit Banken und Immobilienunternehmen wird das Produkt kontinuierlich weiterentwickelt, um den Finanzsektor nachhaltig zu transformieren.
Werkstudent Data & Foresight (m/w/d) Arbeitgeber: neoshare AG
Die neoshare AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der ein internationales und inklusives Team bietet, in dem Vielfalt geschätzt wird. Mit modernen, hundefreundlichen Büros in München und flexiblen Arbeitszeiten ermöglicht das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance und fördert die persönliche Entwicklung durch innovative Projekte im Bereich Datenanalyse und Programmierung. Zudem profitieren Mitarbeiter von attraktiven Benefits wie einem monatlichen Zuschuss für Sportmitgliedschaften und Jobtickets, was das Arbeiten hier besonders angenehm und nachhaltig macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Werkstudent Data & Foresight (m/w/d) 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 neoshare AG 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 Data & Foresight (m/w/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 neoshare AG 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 neoshare AG 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!
