Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze unser Team bei der Entwicklung interner BI-Projekte und Datenanalysen.
- Unternehmen: Scalefree, ein innovatives Unternehmen im Bereich Data & AI Engineering.
- Vorteile: Flexible Arbeitsorte, kontinuierliche Weiterbildung und Unterstützung durch erfahrene Trainer.
- Weitere Informationen: Verantwortung für eigene Projekte nach einer strukturierten Einarbeitung.
- Warum dieser Job: Lerne von Experten und arbeite an spannenden Projekten während deines Studiums.
- Qualifikationen: Laufendes Studium in Informatik oder vergleichbar, Kenntnisse in Datenbanken sind von Vorteil.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Ihr Weg zu Scalefree
Erfahren Sie, wie es ist, während Ihres Studiums Ihren Traumjob zu entdecken. Bei Scalefree sind Sie als Werkstudent mitten im Geschehen. Sind Sie an der Systemintegration im Cloud-Bereich und der Weiterentwicklung von Informationssystemen interessiert? Dann unterstützen Sie uns bei interessanten internen und externen Projekten und lernen Sie von erfahrenen Experten.
Flexible Arbeitsorte: Diese Position kann entweder in unserem Büro in Hannover oder in Köln angesiedelt sein.
Ihre Mission:
- Unterstützung des Teams bei der Entwicklung und Implementierung interner BI-Projekte (Datenextraktion, Datenstaging, Reporting)
- Hilfe bei der Anbindung und Analyse von Datenquellen für unser Data Warehouse (Data Vault 2.0)
- Erkennung von Verbesserungspotenzialen in den bestehenden Prozessen
- Zusammenarbeit bei der toolgestützten DWH-Automatisierung
- Betriebliche Unterstützung für aktuelle und zukünftige Kundenprojekte
Was wir suchen:
- Ein laufendes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Kenntnisse in Datenbanken und/oder SQL sind von Vorteil
- Eine zuverlässige, teamorientierte und selbstständige Arbeitsweise
- Gute Kenntnisse in Englisch und Deutsch (mindestens B1-Niveau)
Was Sie bei uns erwartet:
- Kontinuierliche Entwicklung in einem Unternehmen, das in Ihre Zukunft investiert
- Ein Trainer, der Sie ständig in Ihrer Entwicklung unterstützt
- Ein offenes Team, das Sie in Ihrer Entwicklung unterstützt
- Verantwortung für eigene Projekte (nach einer strukturierten Einarbeitung, unterstützt von unserem BI-Team)
Student Employee - Data & AI Engineering Arbeitgeber: Scalefree
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und motivierten Team zu arbeiten, das Ihre persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Unsere flexiblen Standorte in Hannover und Köln ermöglichen es Ihnen, an spannenden internationalen Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten durch Schulungen und Zertifizierungen kontinuierlich auszubauen. Bei uns finden Sie ein inspirierendes Umfeld, das Ihre Expertise wertschätzt und Ihnen hilft, Ihre Karriere auf das nächste Level zu heben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Student Employee - 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 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 Student Employee - 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 Student Employee - Data & AI Engineering bei Scalefree gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Scalefree 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 entscheidend sein!
