Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze das EMEA Sales Operations Team bei Datenanalysen und Berichterstattung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und Geschäftsbetrieb.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, medizinische Leistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Ideale Gelegenheit für Studierende, die sich für Datenanalyse und Prozessoptimierung interessieren.
- Warum dieser Job: Erhalte praktische Erfahrungen in einem dynamischen Umfeld und arbeite an realen Geschäftsherausforderungen.
- Qualifikationen: Kenntnisse in Excel und starke analytische Fähigkeiten sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Description
We are looking for a motivated Intern to support the EMEA Sales Operations team in Munich.
The role is focused on data preparation, basic reporting support, and helping the team keep business information accurate and well organized.
The intern will work closely with the EMEA Sales Operations Business Analyst and will gain practical experience in sales operations, data analysis, and reporting processes.
Responsibilities
Key Responsibilities
- Reporting & Data Support
- Support the preparation of recurring reports and simple dashboards.
- Collect, organize, and validate data from different sources.
- Help maintain clean and consistent reporting files.
- Data Quality
- Perform basic data checks and highlight inconsistencies.
- Support corrective actions under guidance from the team.
- Business Support
- Assist with DWIN, pipeline, and KPI tracking activities.
- Prepare simple summaries and presentation inputs for business reviews.
- Required
- Excel.
- Strong analytical and problem-solving skills.
- Experience working with large datasets.
- Fluent English communication skills (written and spoken).
- Preferred
- Interest in business analytics, forecasting, and process optimization.
- Experience in any BI tools.
- Personal Skills
- Detail-oriented with a strong focus on data accuracy.
- Proactive and eager to learn.
- Strong organizational and time-management skills.
- Ability to work independently and within cross-functional teams.
- communication and collaboration skills.
- What You Will Gain
- Exposure to EMEA business operations and sales processes.
- Hands-on experience with business intelligence and analytics tools.
- Opportunity to work on real business challenges and automation projects.
- Direct interaction with business leaders and cross-functional teams.
- Development of analytical, technical, and professional skills in a global environment.
This internship is ideal for students interested in Data Analytics, Business Intelligence, Sales Operations, and Process Improvement.
Qualifications
Qualifications – External
Requirements
- Required
- Excel.
- Strong analytical and problem-solving skills.
- Experience working with large datasets.
- Fluent English communication skills (written and spoken).
- Preferred
- Interest in business analytics, forecasting, and process optimization.
- Experience in any BI tools.
Here at onsemi we take great pride in our internship program and the efforts we take to provide students with hands-on industry experience.
We provide competitive pay medical benefits, various networking event opportunities, and flexible hours based on school schedule.
Data Analytics & Sales Operations (EMEA) Arbeitgeber: Onsemi
onsemi ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in München ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf Innovation und Teamarbeit fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter und bietet zahlreiche Möglichkeiten zur Teilnahme an spannenden Projekten in zukunftsorientierten Bereichen wie Fahrzeugelektrifizierung und nachhaltige Energien. Die Unternehmenskultur zeichnet sich durch Offenheit, Zusammenarbeit und eine positive Work-Life-Balance aus, was onsemi zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle macht, die eine sinnvolle und erfüllende Karriere suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analytics & Sales Operations (EMEA) erhalten könntest
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei Onsemi bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei Onsemi für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analytics & Sales Operations (EMEA) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei Onsemi definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei Onsemi durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Onsemi vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei Onsemi möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
