Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze die digitale Transformation unserer Energienetze mit Machine Learning und Python.
- Unternehmen: Süwag, ein Unternehmen, das Vielfalt und Toleranz schätzt.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Home-Office, moderne Technologien und wertvolle Kontakte.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten, bis zu 20 Stunden pro Woche, ganzjährig.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Zukunft der Energiebranche und lerne von einem hilfsbereiten Team.
- Qualifikationen: Technisches Studium, gute Deutschkenntnisse und Erfahrung in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Hier bringst Du Deine Energie ein: Im Fachbereich Digitale Netztechnologien (Strang Datenlösungen) unterstützt Du aktiv die digitale Transformation unserer Energienetze. Dabei erhältst Du nicht nur spannende Einblicke in aktuelle Themen der Energiebranche, sondern kannst auch ganz praktisch mitgestalten. Du profitierst von einem modernen Arbeitsumfeld mit agilen Methoden, flexiblen Arbeitszeiten, Home-Office-Möglichkeiten sowie der Chance, wertvolle Kontakte im Unternehmen zu knüpfen und von einem hilfsbereiten Team zu lernen.
- Mitarbeit an fachbereichsübergreifenden Digitalprojekten & Teilnahme an Workshops
- Durchführung explorativer Datenanalysen auf großen Datensätzen
- Visualisierung und Aufbereitung von Analyseergebnissen in Dashboards
- Entwicklung von Algorithmen zur automatisierten Datenbereinigung
- Anwendung von Machine Learning zur Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
Die Beschäftigung ist ganzjährig mit bis zu 20 Stunden pro Woche vorgesehen. Die Arbeitszeiten und der tatsächliche Stellenumfang werden flexibel an Deinen Studienplan angepasst.
Du hast das gewisse Etwas, wenn Du:
- ein technisches Studium belegst (z. B. Data Science, Elektro- oder Informationstechnik, Mathematik oder Vergleichbares)
- sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift besitzt
- bereits praktische Erfahrung in Python (z. B. pandas, numpy) mitbringst
- Grundkenntnisse in SQL besitzt und gerne mit Daten arbeitest
- selbstständig und strukturiert arbeitest
Erfolg braucht Vielfalt. Die Süwag steht für Vielfalt, Toleranz und den respektvollen Umgang miteinander. Das ist nichts Neues und ist tief in unserer Unternehmenskultur verankert. Gemeinsam setzen wir uns seit jeher für eine vielfältige, diskriminierungsfreie und inklusive Gesellschaft ein. Das soll auch so bleiben. Wir heißen alle Menschen, die einen Beitrag zur Energiewende leisten wollen, bei der Süwag herzlich willkommen - unabhängig von ihrer Herkunft, Hautfarbe, kulturellem oder persönlichem Hintergrund.
Student Informationstechnik als Werkstudent Machine Learning - Python (m w d) Arbeitgeber: Syna GmbH
Die Süwag ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Dir als Werkstudent im Bereich Machine Learning die Möglichkeit bietet, aktiv an der digitalen Transformation der Energienetze mitzuwirken. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Home-Office-Optionen und einem hilfsbereiten Team profitierst Du von einem modernen Arbeitsumfeld, das Raum für persönliche und fachliche Weiterentwicklung bietet. Zudem fördert die Unternehmenskultur Vielfalt und Inklusion, was eine wertvolle Grundlage für Deine berufliche Entfaltung darstellt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Student Informationstechnik als Werkstudent Machine Learning - Python (m w d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn oder andere Netzwerke, um Kontakte in der Branche zu knüpfen. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an das Unternehmen bereit hast. Zeige Interesse an den Projekten, an denen du arbeiten würdest!
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning und Datenanalyse! Teile Beispiele deiner bisherigen Arbeiten oder Projekte, um zu zeigen, was du drauf hast.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Student Informationstechnik als Werkstudent Machine Learning - Python (m w d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Stelle brennst.
Mach es konkret!:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Aufgaben, an denen du gearbeitet hast, besonders wenn sie mit Python oder Datenanalysen zu tun haben. Das macht deinen Hintergrund greifbarer für uns.
Achte auf die Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles gut strukturiert ist. Eine saubere und fehlerfreie Bewerbung zeigt uns, dass du dir Mühe gibst und professionell bist.
Bewirb dich direkt bei uns!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist über unsere Website. Dort findest du alle Infos zur Bewerbung und kannst sicherstellen, dass du nichts verpasst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Syna GmbH vorbereitet
✨Mach dich mit der Branche vertraut
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Energiebranche. Zeige im Interview, dass du die digitale Transformation und deren Bedeutung für die Energienetze verstehst. Das wird dir helfen, relevante Fragen zu stellen und dein Interesse zu zeigen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du mit Python, Machine Learning oder Datenanalysen gemacht hast. Sei bereit, diese im Detail zu erläutern und zu erklären, wie du Probleme gelöst hast. Das zeigt deine praktische Kompetenz und dein Engagement.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da du in einem hilfsbereiten Team arbeiten wirst, ist es wichtig, deine Teamfähigkeit zu betonen. Teile Beispiele, wo du erfolgreich im Team gearbeitet hast, und wie du zur Lösung von Konflikten beigetragen hast. Das zeigt, dass du gut ins Team passt.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und das Team zu erfahren. Bereite auch Fragen vor, die dir helfen, die Rolle besser zu verstehen.
