Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze die digitale Transformation unserer Energienetze durch Datenanalyse und Visualisierung.
- Unternehmen: Süwag, ein Unternehmen, das Vielfalt und Toleranz schätzt.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Home-Office-Möglichkeiten und wertvolle Kontakte im Unternehmen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit agilen Methoden und exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Zukunft der Energiebranche mit innovativen Projekten.
- 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 Mathematik als Werkstudent Datenanalyse - Visualisierung & Aufbereitung (m|w|d) Arbeitgeber: Syna GmbH
Die Süwag ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Dir als Werkstudent im Bereich Datenanalyse die Möglichkeit bietet, aktiv an der digitalen Transformation der Energienetze mitzuwirken. Du profitierst von einem modernen Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeiten, während Du wertvolle Kontakte knüpfst und von einem hilfsbereiten Team lernst. Unsere Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Toleranz, was eine inklusive Atmosphäre schafft, in der jeder willkommen ist, der zur Energiewende beitragen möchte.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Student Mathematik als Werkstudent Datenanalyse - Visualisierung & Aufbereitung (m|w|d) erhalten könnten
✨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 Syna GmbH 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 Student Mathematik als Werkstudent Datenanalyse - Visualisierung & Aufbereitung (m|w|d) mit Bravour zu bestehen
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 Syna GmbH 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 Syna GmbH 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!
