Working Student (f/m/d) - Data Analyst / Data Science in Adopt-2-Consume Insights & Data Foundation

Working Student (f/m/d) - Data Analyst / Data Science in Adopt-2-Consume Insights & Data Foundation

Werkstudent 13.5 - 16.5 € / Stunde (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
SAP

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Dashboards und arbeite an spannenden AI-Projekten im internationalen Scrum-Team.
  • Unternehmen: SAP, ein führendes Unternehmen in der Softwareentwicklung mit einer inklusiven Kultur.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, kontinuierliches Lernen und großartige Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Team mit Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit innovativen Technologien.
  • Qualifikationen: Studierende in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen mit Teamgeist.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13.5 - 16.5 € pro Stunde.

Wir helfen der Welt, besser zu funktionieren. Bei SAP halten wir es einfach: Du bringst dein Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in dir zum Vorschein. Wir sind Entwickler, die über 20 Branchen und 80 % des globalen Handels berühren, und wir benötigen deine einzigartigen Talente, um zu gestalten, was als Nächstes kommt. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie zählt. Du wirst einen Platz finden, an dem du du selbst sein kannst, dein Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören kannst.

Was du aufbauen wirst: Wir suchen einen motivierten Studenten (f/m/d), der innerhalb unseres internationalen Scrum-Teams an Kundenberichterstattungs-Dashboards für unsere internen Stakeholder arbeitet und sowohl Frontend- als auch Backend-Aufgaben als voll integriertes Teammitglied übernimmt. Du wirst Teil unseres agilen SCRUM-Prozesses sein und dein Wissen in SAP Analytics Cloud und Datasphere aufbauen, um Datenmodelle in der Cloud zu entwerfen und zu implementieren. Darüber hinaus wirst du aktiv zu unseren KI-gesteuerten Initiativen beitragen - indem du erkundest, wie Tools wie Joule Work Desktop die Produktivität steigern, Arbeitsabläufe automatisieren und Intelligenz direkt in unsere täglichen Abläufe bringen können.

Die Arbeit in unserem Team wird dir helfen, Fähigkeiten in den folgenden Themen und Technologien zu sammeln oder zu erweitern:

  • Stakeholder Management
  • Anforderungsengineering
  • SAP Analytics Cloud
  • SAP Datasphere / SAP Business Data Cloud
  • Datenmodellierung
  • Künstliche Intelligenz & Generative AI im Geschäftskontext
  • Joule Work Desktop - KI-gestützte Produktivität und Workflow-Automatisierung
  • Prompt Engineering & KI-unterstützte Analytik

Was du mitbringst:

  • Student (f/m/d) an einer Universität oder Fachhochschule
  • Bevorzugte Studienrichtungen: Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder ein verwandtes Feld
  • Computerkenntnisse: SAP Analytics Cloud, SAP HANA, SAP Datasphere (alle optional)
  • Grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten, großen Sprachmodellen (LLMs) oder generativen KI-Tools (von Vorteil)
  • Erste Erfahrungen mit KI-Produktivitätswerkzeugen wie Joule Work Desktop, Microsoft Copilot oder ähnlichem (von Vorteil)
  • Sprachkenntnisse: Fließend in Englisch; Deutsch ist von Vorteil
  • Soziale Kompetenzen: Teamplayer mit starken Kommunikationsfähigkeiten, Kreativität und echtem Interesse an UI-Design, Datenvisualisierung und KI-gesteuerten Arbeitsabläufen, Neugier und Offenheit, um aufkommende Technologien wie Generative AI im Geschäftskontext zu erkunden, proaktive, lösungsorientierte Denkweise mit der Fähigkeit, Aufgaben von Anfang bis Ende zu übernehmen, Bereitschaft, in einem kollaborativen, internationalen Scrum-Team zu arbeiten und zu Frontend- sowie Backend-Themen beizutragen.

Wo du hingehörst: Wir bauen die Datenbasis, die es SAP ermöglicht, die Nutzung und den Wert seiner Produkte vollständig zu verstehen – transparent, skalierbar und KI-bereit in Echtzeit.

Mission: Das A2C Insights & Data Foundation-Team liefert zuverlässige Daten und intuitive Dashboards, die interne Stakeholder befähigen, informierte Entscheidungen über die Kundenakzeptanz und Wertrealisierung zu treffen. Wir besitzen Kernplattformen wie ONE360, Gainsight und SAP for Me – von der Datenmodellierung bis zur Benutzeroberfläche. Mit tiefem Fachwissen in Customer 360, Functional Usage und Consumption verbinden wir technische Exzellenz mit echtem Geschäftswert.

Als internationales, agiles Team fördern wir Zusammenarbeit, Innovation und eine zukunftsorientierte Denkweise, um diese Transformation real zu machen. Deine Bewerbungsunterlagen sollten ein Anschreiben, einen Lebenslauf in Tabellenform, Schulzeugnisse, eine Immatrikulationsbescheinigung, aktuelle Studienleistungen, Kopien aller bereits erworbenen akademischen Abschlüsse und, falls verfügbar, Referenzen von früheren Arbeitgebern (einschließlich Praktika) enthalten. Bitte beschreibe auch deine Erfahrungen und Fähigkeiten in Fremdsprachen sowie Computerprogrammen / Programmiersprachen.

Dies ist eine globale, strategische, bezahlte Werkstudentenstelle bei SAP, die Studierenden die Möglichkeit bietet, Sinn in ihrer Karriere zu finden.

Working Student (f/m/d) - Data Analyst / Data Science in Adopt-2-Consume Insights & Data Foundation Arbeitgeber: SAP

Als Arbeitgeber bietet SAP eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und einer Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion fördert. Darüber hinaus ermöglicht die Lage in einem technologisch fortschrittlichen Umfeld den Zugang zu den neuesten Entwicklungen in der SAP-Welt, was die Arbeit an spannenden Projekten im Bereich mobile Anwendungen und KI besonders attraktiv macht.

SAP

Kontaktdaten:

SAP Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Working Student (f/m/d) - Data Analyst / Data Science in Adopt-2-Consume Insights & Data Foundation 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 SAP 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 (f/m/d) - Data Analyst / Data Science in Adopt-2-Consume Insights & Data Foundation mit Bravour zu bestehen

Stakeholder Management
Requirement Engineering
SAP Analytics Cloud
SAP Datasphere
Data Modeling
Artificial Intelligence
Generative AI

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 SAP 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 SAP 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!