Corporate Academy Student (m/w/d) - Data & AI Engineering

Corporate Academy Student (m/w/d) - Data & AI Engineering

Hannover Trainee 603 - 603 € / Monat (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Praktische Anwendung von Data & AI Engineering in spannenden Projekten.
  • Unternehmen: Scalefree, ein innovatives IT-Beratungsunternehmen mit modernem Arbeitsumfeld.
  • Vorteile: Fester Gehalt von 603 Euro, Zertifizierungen und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Möglichkeit zur Übernahme nach dem Trainee-Programm und moderne Büroausstattung.
  • Warum dieser Job: Erhalte wertvolle Erfahrungen und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Team.
  • Qualifikationen: Laufendes Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Grundkenntnisse in SQL und Programmierung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 603 - 603 € pro Monat.

Ihr Weg zu Scalefree

Sie möchten Ihr bereits erlerntes Wissen aus der Universität vertiefen und praktisch in Projekten anwenden? Ihr Studium steht weiterhin im Fokus, aber Sie möchten erste Berufserfahrungen sammeln und etwas Geld verdienen? Dann könnte ein studienbegleitendes Trainee-Konzept genau das Richtige für Sie sein.

Unser Programm für Data & AI - Engineering dauert 6 Monate und umfasst 10 Stunden pro Woche. Es beginnt zweimal im Jahr am 01.03. und 01.09. und findet vor Ort in unserem Büro in Hannover statt. Sie erhalten ein festes Gehalt von 603 Euro. Sie können sich das ganze Jahr über für den nächsten möglichen Starttermin bewerben.

Ihre Mission

Sie durchlaufen ein 6-monatiges Programm mit verschiedenen Abschnitten, die sowohl theoretisch als auch in einem praktischen Projekt VOR ORT in HANNOVER umgesetzt werden. Zu Beginn erhalten Sie ein intensives Onboarding und erste Schulungen, wie z.B. den Umgang mit Data Platforms, Data Vault 2, AWS Foundational Trainings oder dbt. Während Ihres Traineeships haben Sie auch die Möglichkeit, die entsprechenden Zertifizierungen für die Schulungen abzuschließen. Nach der ersten Trainingsphase treten Sie in die sogenannte Teamphase ein, in der der Fokus auf den Themen Data Lake, Data Vault 2 im Projekt sowie Reporting & Dashboarding liegt. Für jeden Bereich arbeiten Sie gemeinsam mit anderen Trainees an Projekten basierend auf Theorie und präsentieren Ihre Ergebnisse bei einem Projektabschluss.

Nach erfolgreichem Abschluss Ihres Traineeships erhalten Sie ein Zertifikat von unserer internen Corporate Scalefree Academy sowie die Möglichkeit auf eine weitere Anstellung bei Scalefree International als Werkstudent, Praktikant oder Consultant, je nachdem, wo Sie sich in Ihrer Studienkarriere befinden.

Was wir suchen

  • Aktuelles Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Grundkenntnisse in Datenbanken und SQL
  • Erste Erfahrungen mit einer objektorientierten Programmiersprache, z.B. Python, Java oder JavaScript
  • Grundkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Data Warehousing, Data Engineering, Data Science oder Business Intelligence
  • Gute Englisch- und Deutschkenntnisse erwünscht

Was Sie bei uns erwartet

  • Enorme persönliche Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb kurzer Zeit mit der möglichen Option, später ins Unternehmen einzutreten
  • Zertifizierungen und Schulungen im Wert von mehreren tausend Euro
  • Ein Teamgeist, der durch kollegiale Zusammenarbeit geprägt ist
  • Moderne Ausstattung und ein top ausgestattetes Büro

Über uns

Scalefree ist ein IT-Beratungsunternehmen, das sich auf Data Vault 2, Big Data-Technologien, Cloud-Lösungen von Microsoft, Snowflake und AWS sowie Quellsysteme wie Salesforce konzentriert. Neben strategischer Beratung umfasst das breite Spektrum der Beratungsleistungen auch Projektmanagement und technische Umsetzung. Scalefree ist zudem der führende Anbieter von Data Vault 2-Schulungen.

Corporate Academy Student (m/w/d) - Data & AI Engineering Arbeitgeber: Scalefree International GmbH

Scalefree ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Corporate Academy Student (m/w/d) im Bereich Data & AI Engineering die Möglichkeit bietet, dein theoretisches Wissen praktisch anzuwenden und gleichzeitig wertvolle Berufserfahrung zu sammeln. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, modernen Arbeitsbedingungen und einem unterstützenden Teamgeist, fördert Scalefree nicht nur deine fachlichen Fähigkeiten durch umfangreiche Schulungen und Zertifizierungen, sondern bietet auch die Chance auf eine langfristige Anstellung nach deinem Trainee-Programm in Hannover.

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Kontaktdaten:

Scalefree International GmbH Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Corporate Academy Student (m/w/d) - Data & AI Engineering erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Schicke ihnen eine Nachricht und stelle Fragen zu ihren Erfahrungen – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Einblicke geben.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar und präzise formulierst. Denk daran, auch eigene Fragen zu stellen – das zeigt, dass du wirklich interessiert bist!

Tipp Nummer 3

Nutze unser Netzwerk! Wenn du dich über unsere Website bewirbst, hast du die Möglichkeit, direkt mit uns in Kontakt zu treten. Wir sind hier, um dir zu helfen und können dir Tipps geben, wie du dich am besten präsentieren kannst.

Tipp Nummer 4

Zeige deine Leidenschaft für Data & AI! Teile Projekte oder Erfahrungen, die du während deines Studiums gemacht hast, und erkläre, wie sie dich auf diese Position vorbereitet haben. Das macht einen bleibenden Eindruck!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Corporate Academy Student (m/w/d) - Data & AI Engineering mit Bravour zu bestehen

Datenbanken
SQL-Kenntnisse
Objektorientierte Programmierung
Python
Java
JavaScript
Data Warehousing

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit ist uns wichtig, also lass sie in deiner Bewerbung durchscheinen. Vermeide es, zu formell zu sein – wir wollen dich kennenlernen, nicht nur deinen Lebenslauf.

Betone deine Erfahrungen:Egal, ob es sich um Projekte aus dem Studium oder Praktika handelt, erzähl uns von deinen bisherigen Erfahrungen im Bereich Data & AI. Zeig uns, wie du dein Wissen praktisch angewendet hast und was du dabei gelernt hast.

Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung klar und strukturiert. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell einen Überblick über deine Qualifikationen und Erfahrungen bekommen.

Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. Dort findest du alle Infos und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Scalefree International GmbH vorbereitet

Mach dich mit dem Unternehmen vertraut

Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, um mehr über Scalefree und deren Projekte zu erfahren. Schau dir ihre Website an, lies über ihre Dienstleistungen im Bereich Data Vault 2 und Big Data Technologien. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, gezielte Fragen zu stellen.

Bereite praktische Beispiele vor

Da du in einem technischen Bereich wie Data & AI Engineering arbeiten möchtest, ist es wichtig, dass du konkrete Beispiele aus deinem Studium oder bisherigen Projekten parat hast. Erkläre, wie du SQL oder eine objektorientierte Programmiersprache angewendet hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.

Zeige deine Lernbereitschaft

In der Rolle als Corporate Academy Student wird von dir erwartet, dass du bereit bist, Neues zu lernen. Betone deine Motivation, an Schulungen und Zertifizierungen teilzunehmen, und zeige, dass du die Möglichkeit, dich weiterzuentwickeln, schätzt.

Sprich über Teamarbeit

Da du während deines Trainee-Programms in Teams arbeiten wirst, ist es wichtig, deine Teamfähigkeit zu betonen. Teile Erfahrungen, in denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, und erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast.