Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze unser Team bei Datenengineering-Projekten und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: Synpulse8 Deutschland GmbH - ein dynamisches Unternehmen mit internationalem Flair.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, wertvolle Praxiserfahrung und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Tolle Entwicklungsmöglichkeiten in einem wachsenden Unternehmen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und arbeite an spannenden Projekten in der Datenverarbeitung.
- Qualifikationen: Studium im MINT-Bereich oder vergleichbare Kenntnisse, Erfahrung mit Python und Datenverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
Synpulse8 Deutschland GmbH spezialisiert sich auf die Bewältigung strategischer und operativer Herausforderungen im Bereich des Kundeninformationsmanagements. Unsere Kunden sind internationale Unternehmen aus den Bereichen Automobil, Finanzen und Versicherungen. Unsere Kernkompetenzen liegen in Business Intelligence sowie Marketing & CRM, kombiniert mit Fachwissen in Datenbanken und Anwendungsentwicklung.
Um unser Team an unserem Standort in Ulm—direkt neben Ulm Münster—zu unterstützen, suchen wir Werkstudenten im Bereich Data Engineering (m, w, d), die sofort beginnen können.
20 Stunden pro Woche
Anforderungen:
- Eingeschrieben in einem STEM-Studiengang oder gleichwertige Kenntnisse in Datenstrukturen und Algorithmen
- Praktische Erfahrung mit Python und gängigen Datenverarbeitungsbibliotheken wie Pandas und PySpark
- Erste Erfahrungen mit ETL-Prozessen und Konzepten zur Datenintegration
- Grundlegendes Verständnis von SQL- und NoSQL-Datenbanken
- Starke Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch (mindestens B2-Niveau) und Englisch
Working Students in Data Engineering (m, w, d) Arbeitgeber: Synpulse
Synpulse ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Transformation in der Schweizer Finanzdienstleistungsbranche zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und einer unternehmerischen Kultur fördern wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung durch spannende Projekte und internationale Zusammenarbeit. Unsere Werte – Embrace, Drive, Achieve – spiegeln sich in unserem dynamischen Arbeitsumfeld wider, das Ihnen zahlreiche Lernmöglichkeiten und die Chance bietet, einen echten Einfluss auf die Zukunft des Bankensektors zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Students in Data Engineering (m, w, d) erhalten könntest
✨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 Synpulse 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 Working Students in Data Engineering (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 Synpulse 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 Synpulse 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!
