Auf einen Blick
- Aufgaben: Praktische Anwendung von Data & AI Engineering in spannenden Projekten.
- Unternehmen: Scalefree, ein innovatives IT-Beratungsunternehmen mit modernem Büro in Köln.
- Vorteile: 603 Euro Gehalt, Zertifizierungen und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Teamgeist und moderne Ausstattung warten auf dich!
- Warum dieser Job: Erhalte wertvolle Erfahrungen und baue dein Netzwerk in der Tech-Branche auf.
- 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 Warehousing, 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 Köln 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 KÖLN umgesetzt werden. Zu Beginn erhalten Sie ein intensives Onboarding und erste Schulungen, wie 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 DataLake, 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 Studienlaufbahn 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 Studierenden die Möglichkeit bietet, praktische Erfahrungen in einem dynamischen Umfeld zu sammeln. Mit flexiblen Arbeitsorten in Hannover oder Köln und einem engagierten Team, das kontinuierliche Entwicklung und Unterstützung bietet, können Sie Ihre Fähigkeiten in der Daten- und KI-Engineering-Branche ausbauen. Hier haben Sie die Chance, Verantwortung für eigene Projekte zu übernehmen und von erfahrenen Experten zu lernen, während Sie gleichzeitig an spannenden internen und externen Projekten mitwirken.
Kontaktdaten:
Scalefree International GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Corporate Academy Student (m/w/d) - Data & AI Engineering erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Scalefree International GmbH zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Corporate Academy Student (m/w/d) - Data & AI Engineering mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Corporate Academy Student (m/w/d) - Data & AI Engineering bei Scalefree International GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Scalefree International GmbH vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Scalefree International GmbH entscheidend sein!
