Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Teil des Data Platform Teams und arbeite an spannenden Datenengineering-Lösungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit langjähriger eBusiness-Erfahrung und einem lösungsorientierten Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, Teamevents und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit tollen Karrierechancen und einer humorvollen Teamkultur.
- Warum dieser Job: Nutze moderne Technologien und mache einen echten Unterschied in der Datenwelt.
- Qualifikationen: Grundkenntnisse in Python, SQL und Interesse an Datenengineering sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Deine Aufgaben
Join us as a working student (m/f/d) in Data Engineering and become part of our Data Platform Team! As a member of the Data Platform Team, you will contribute to building and maintaining data engineering solutions. The initial project scope focuses on web scraping pipelines, grounded in software und data engineering fundamentals.
- Du wirst helfen, Datenaufnahme-Pipelines zu bauen und zu testen sowie Ergebnisse in Meetings zu präsentieren und/oder sie in Tools wie Wiki, Jira oder GitLab zu dokumentieren.
- Du wirst die Entwicklung, das Testen und die Wartung von Web-Scraping-Workflows in enger Zusammenarbeit mit Data Engineers, einem Product Owner und anderen Stakeholdern unterstützen.
- Außerdem wirst du das Team dabei unterstützen, Lösungen und neue Erkenntnisse klar und verständlich für Kollegen außerhalb des Fachgebiets zu erklären und darzustellen.
Dein Profil
- Du hast grundlegende Programmierkenntnisse in Python und bist sicher im Umgang mit SQL.
- Du interessierst dich für Data Engineering und Web Scraping, idealerweise mit ersten praktischen Erfahrungen.
- Du bist mit Konzepten von Datenpipelines (z.B. ETL/ELT, Batch-Ingestion) und Versionskontrolle mit Git vertraut. Erfahrung mit einer gemeinsamen Codebasis ist von Vorteil.
- Du sprichst fließend Englisch, da Dokumentation und Kommunikation in unserem internationalen Team hauptsächlich auf Englisch erfolgen.
- Du arbeitest gerne sowohl unabhängig als auch im Team, übernimmst Verantwortung für kleinere Themen und fühlst dich wohl in einem agilen Umfeld (z.B. Sprints, Aufgaben, User Stories, Bugs).
- Du bist mit gängigen Tools wie MS Office vertraut; Erfahrung mit Atlassian-Tools (Confluence, Jira) ist ein Plus.
- Wenn verfügbar, würden wir uns freuen, ein Beispiel deines Codes zu sehen (z.B. über GitHub/GitLab oder als Anhang), zum Beispiel aus einem Universitätsprojekt, einer Bachelorarbeit oder einem Hackathon.
Unsere Benefits
- Flexible Arbeitszeiten - mobiles Arbeiten und Workation, verschiedene Teilzeitmodelle - all das ist bei uns möglich.
- Wir #takecare - Wir unterstützen dein freiwilliges Engagement mit einem zusätzlichen Urlaubstag und fördern aktiv Klimaschutzprojekte.
- Komm wie du bist - Kein Dresscode in einer humorvollen, wertschätzenden Teamkultur.
- Feiere mit uns - nexie Teamabende, außergewöhnliche Sommer- & Winterevents.
- Top Tech-Stack - Arbeite mit modernen Technologien und Methoden, Cloud-Diensten, virtuellen Umgebungen, flexiblem Büro und vielem mehr!
- Fühle dich im Büro wie zu Hause - Kicker-Runden, gemeinsames NexMampfs, frisches Obst und Latte Macchiato sind für uns selbstverständlich.
- Deine Gesundheit ist uns wichtig - werde Mitglied bei EGYM Wellpass mit über 6.500 Trainingsmöglichkeiten.
- Entwickle dich mit uns - Wir unterstützen deine persönliche und berufliche Entwicklung!
Über uns
Mach's einfach - im Team nexmart. Wir stehen für langjährige eBusiness-Erfahrung, umfangreiche IT- und B2B-Kompetenz - und ein lösungsorientiertes Team, das für sein eigenes Tun brennt. Seit über 20 Jahren definieren wir durchdachte eBusiness-Prozesse und vereinfachen so die digitale Kommunikation zwischen Herstellern, Handelspartnern und Endkunden. Hier sind wir eine feste Größe - als Dolmetscher zwischen Technologie und Markt.
Working Student (m/f/d) Data Engineering Arbeitgeber: nexMart & Co. KG
nexmart ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Werkstudent (m/w/d) im Bereich Data Engineering die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Team zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf mobiles Arbeiten und einer humorvollen Teamkultur fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung, sondern auch dein persönliches Wohlbefinden. Unsere modernen Technologien und der Fokus auf Weiterbildung machen uns zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich Datenengineering weiterentwickeln möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Working Student (m/f/d) Data Engineering 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 nexMart & Co. KG 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 Working Student (m/f/d) Data Engineering 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 nexMart & Co. KG 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 nexMart & Co. KG 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!
