Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und transformiere Datenmodelle, um wertvolle Informationen aus Rohdaten zu generieren.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit flexiblen Arbeitszeiten und modernem Arbeitsplatz.
- Vorteile: Mobiles Arbeiten, Deutschlandticket-Zuschuss, betriebliche Krankenzusatzversicherung und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Agile Arbeitsweise mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte aktiv unsere Prozesse mit.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Wirtschaftsinformatik, gute Deutschkenntnisse und erste Erfahrungen mit Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13.5 - 16.5 € pro Stunde.
Flexible Arbeitszeiten durch mobiles Arbeiten.
Moderne Arbeitsplatzausstattung.
Deutschlandticket-Zuschuss und Corporate Benefits.
Betriebliche Krankenzusatzversicherung.
Fachliche und persönlichkeitsbildende Weiterbildungsmöglichkeiten.
Responsibilities:
- Du entwickelst und transformierst Datenmodelle mit dbt, um aus Rohdaten wertvolle Informationen zu generieren.
- Du unterstützt uns bei der Anbindung neuer Datenquellen, entwickelst Konnektoren und bist aktiv im Requirements Engineering für neue Schnittstellen eingebunden.
- Du bringst Daten in eine Form, die für unsere Stakeholder in Power BI / Oracle Analytics sichtbar und nutzbar wird.
- Wir arbeiten agil und dynamisch. Du bist Teil des operativen Geschäfts, löst Probleme eigenständig und gestaltest unsere Prozesse aktiv mit.
Qualifications:
- Du studierst Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einen verwandten Bereich und hast noch mindestens zwei Semester vor dir.
- Du verfügst über gute Deutschkenntnisse und kannst dich sowohl mündlich als auch schriftlich sehr sicher ausdrücken.
- Du hast erste Erfahrungen mit Python und SQL und echtes Interesse daran, tiefer in die Welt der Daten einzutauchen.
- Du kennst dich mit Linux-Shell/Bash aus und hast bereits erste „DevOps-Luft“ geschnuppert – z. B. bei CI/CD, Deployments oder Release-Management? Das ist ein großes Plus!
- Du bist extrem lernbereit, bringst Eigeninitiative mit und hast keine Angst davor, Verantwortung im operativen Geschäft zu übernehmen.
Werkstudent Data Engineering (m/w/d) in München Arbeitgeber: Sana Kliniken
Als Arbeitgeber in der Kinder- und Jugendpsychiatrie bieten wir eine familienfreundliche Unternehmenskultur, die durch flexible Arbeitsmodelle und ein umfassendes betriebliches Gesundheitsmanagement geprägt ist. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Fort- und Weiterbildungsangeboten sowie exklusiven Kindergartenplätzen für ihre Kinder, was eine optimale Vereinbarkeit von Beruf und Familie ermöglicht. Bei uns hast Du die Möglichkeit, in einem engagierten Team zu arbeiten und aktiv an der Weiterentwicklung therapeutischer Konzepte teilzunehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent Data Engineering (m/w/d) in München erhalten könntest
✨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 Sana Kliniken 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 Engineering (m/w/d) in München 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 Sana Kliniken 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 Sana Kliniken 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!
