Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze bei der Erstellung und Automatisierung von Reports mit Qlik Sense und SQL.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Analytics mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Fahrtkostenzuschuss, mobiles Arbeiten und exklusive Rabatte.
- Weitere Informationen: Kostenloser Parkplatz und tägliche frische Snacks für einen stressfreien Arbeitstag.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und entwickle deine analytischen Fähigkeiten weiter.
- Qualifikationen: Studium in Wirtschaftsinformatik oder verwandten Bereichen und erste SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Was erwartet dich?
- Du unterstützt das Team aktiv bei der Erstellung und Automatisierung von Sales- und Operations-Reports mit unserem BI-Tool Qlik Sense.
- Mithilfe von SQL fragst du Daten aus unserem Data Warehouse ab, führst eigenständige Ad-hoc-Analysen durch und hilfst bei der Weiterentwicklung unserer Datenmodelle.
- Du bereitest deine Analyseergebnisse verständlich auf und wirkst bei der Erstellung von Präsentationen mit, um wichtige Erkenntnisse für interne Stakeholder greifbar zu machen.
- Als vollwertiges Teammitglied arbeitest du eng mit unseren Data Analysts zusammen, bringst eigene Ideen ein und übernimmst schrittweise mehr Verantwortung in unseren Datenprojekten.
Was bieten wir dir?
- Attraktive Arbeitszeitgestaltung: Du bist zeitlich flexibel (15-20 h/Woche, in den Semesterferien gerne auch mehr). Wir unterstützen dich in der Klausurenphase, indem wir dir genügend Freiraum geben.
- Mobilität, die sich auszahlt: Wir unterstützen deinen Arbeitsweg mit einem attraktiven Fahrtkostenzuschuss – damit am Ende des Monats mehr Netto für dich übrig bleibt.
- Modernes Arbeiten: Die Option auf mobiles Arbeiten (bis zu 3 Tage/Woche) für die perfekte Lern-Life-Balance.
- Exklusive Shopping-Vorteile: Profitiere von unseren Corporate Benefits und sichere dir dauerhaft satte Rabatte bei über 800 Top-Marken (von Technik und Reisen bis hin zu Mode und Lifestyle).
- Stressfreie Ankunft: Vergiss die Parkplatzsuche! Dir steht ein kostenloser Stellplatz in unserer hauseigenen Tiefgarage zur Verfügung – dein Auto parkt sicher, trocken und im Sommer angenehm kühl.
- Power für deinen Alltag: Bleib hydriert und fit! Wir versorgen dich täglich mit frischem Obst aus der Region sowie einer großen Auswahl an kostenlosen Heiß- und Kaltgetränken.
Was solltest du mitbringen?
- Du legst derzeit ein Studium der Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik (oder vergleichbar) in einem Master Studiengang ab.
- Du verfügst über eine ausgeprägte analytische Denkweise und hast Spaß am Umgang mit Zahlen.
- Du hast erste Kenntnisse in SQL und Datenmodellierung sowie eine Affinität zu Sales und/oder Operations Themen.
- Du verfügst über grundlegende Kenntnisse in statistischer Programmierung.
- Du bist zeitlich flexibel (15-20 h / Woche, in den Semesterferien gerne auch mehr).
Werkstudent im Bereich Data Analytics (m/w/d) Arbeitgeber: Omnicare
Unser Unternehmen bietet dir als Werkstudent im Bereich Data Analytics eine hervorragende Möglichkeit, praktische Erfahrungen in einem dynamischen Umfeld zu sammeln. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf mobiles Arbeiten und einem attraktiven Fahrtkostenzuschuss unterstützen wir deine persönliche und akademische Entwicklung. Zudem profitierst du von einem modernen Arbeitsumfeld, exklusiven Rabatten und einer positiven Teamkultur, die Raum für eigene Ideen und Verantwortung lässt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Werkstudent im Bereich Data Analytics (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
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. Suche aktiv nach Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen Werkstudentenstellen im Bereich Data Analytics.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen im Bereich Data Analytics vertraut und überlege dir, wie du deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse in SQL und Datenmodellierung präsentieren kannst. Übe auch, deine Analyseergebnisse verständlich zu erklären – das wird dir helfen, im Interview zu glänzen!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wir haben viele spannende Stellenangebote für Werkstudenten im Bereich Data Analytics. Schau regelmäßig auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt – so erhöhst du deine Chancen, Teil unseres Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent im Bereich Data Analytics (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Stelle brennst.
Mach es konkret!:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne Beispiele, wie du mit SQL gearbeitet hast oder welche Analysen du durchgeführt hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer für uns.
Struktur ist alles!:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout hilft uns, dich besser zu verstehen.
Bewirb dich direkt bei uns!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Omnicare vorbereitet
✨Verstehe die Tools
Mach dich mit Qlik Sense und SQL vertraut, bevor du zum Interview kommst. Zeige, dass du die Grundlagen beherrschst und bereit bist, tiefer in die Materie einzutauchen. Das wird dir helfen, deine Begeisterung für die Rolle zu zeigen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, bei denen du Datenanalysen durchgeführt hast. Sei bereit, diese zu erläutern und wie sie zur Lösung eines Problems beigetragen haben. Das zeigt, dass du praktische Erfahrung mitbringst.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Team stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen zu erfahren. Fragen zu den aktuellen Projekten oder Herausforderungen sind immer gut.
✨Zeige Teamgeist
Da du eng mit Data Analysts zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deinen Teamgeist zu betonen. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit im Team gearbeitet hast und welche Ideen du einbringen könntest, um die Zusammenarbeit zu verbessern.
