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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und unterstütze bei der Optimierung von Logistikprozessen.
- Arbeitgeber: Rhenus, ein führender globaler Logistikdienstleister mit innovativen Lösungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, wertvolle Praxiserfahrung und ein dynamisches Team.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines zukunftsorientierten Unternehmens und forme die Logistik von morgen.
- Gewünschte Qualifikationen: Interesse an Datenanalyse und grundlegende Kenntnisse in Excel oder ähnlichen Tools.
- Andere Informationen: Tolle Entwicklungsmöglichkeiten in einem internationalen Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Willkommen bei Rhenus! Die Rhenus Gruppe ist einer der führenden, weltweit operierenden Logistikdienstleister. Entlang der gesamten Supply Chain bieten wir maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen. Von multimodalen Transporten bis zur perfekten Lagerung, vom reibungslosen Verzollen bis zu innovativen Mehrwertdiensten: Wir sind immer am Puls der Zeit.
Werkstudent (w/m/d) Data Analyst Arbeitgeber: Rhenus Group
Kontaktperson:
Rhenus Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent (w/m/d) Data Analyst
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Mitarbeitern von Rhenus in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und zeig dein Interesse an der Position als Werkstudent im Bereich Data Analyst.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du dich über aktuelle Trends in der Logistikbranche informierst. Zeig, dass du nicht nur die Basics verstehst, sondern auch, wie du mit Daten zur Optimierung beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben. Das zeigt, dass du motiviert bist und die Initiative ergreifst. Außerdem hast du so die Möglichkeit, deine Bewerbung direkt an die richtigen Leute weiterzuleiten.
✨Tipp Nummer 4
Netzwerke! Besuche Karrieremessen oder Events, die sich auf Logistik und Datenanalyse konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und vielleicht sogar einen Fuß in die Tür bei Rhenus bekommen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent (w/m/d) Data Analyst
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 sei authentisch.
Pass auf die Details auf: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen!
Mach es konkret: Erzähle uns von deinen Erfahrungen und Fähigkeiten, die direkt zur Stelle passen. Zeige, wie du mit Daten umgehst und welche Tools du beherrschst. Je konkreter, desto besser!
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So bist du auf der sicheren Seite!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rhenus Group vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die Logistikbranche und die spezifischen Herausforderungen, mit denen Rhenus konfrontiert ist. Zeige im Interview, dass du die Trends und Entwicklungen verstehst und wie deine Fähigkeiten als Data Analyst dazu beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Umgang mit Daten zeigen. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und zu erklären, wie du Probleme gelöst hast oder welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
✨Präsentiere deine analytischen Fähigkeiten
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Du könntest gebeten werden, ein Beispiel für eine Datenanalyse zu geben oder zu erklären, wie du Daten interpretierst. Übe, deine Gedanken klar und strukturiert zu präsentieren.
