Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze beim Aufbau von Datenbanken und entwickle moderne Datenmodelle.
- Unternehmen: Dynamische Unternehmensberatung mit flachen Hierarchien und kreativer Teamkultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit und spannende Aufgaben ab Tag 1.
- Weitere Informationen: Karrieremöglichkeiten und kreative Freiheit in einem schnell wachsenden Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und entwickle deine Karriere in einem unterstützenden Umfeld.
- Qualifikationen: Studierende im IT-Bereich mit Kenntnissen in Python, SQL und Datenvisualisierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
DEINE AUFGABEN
- Du unterstützt beim Aufbau von Datenbanken und Datenintegrationsprozessen.
- Du wirkst bei der Entwicklung von Datenmodellen und Datenpipelines für moderne Data Lakes, Data Warehouses oder Lakehouses mit.
- Du unterstützt bei der Dokumentation und Strukturierung von Datenplattformen und Prozessen.
- Du arbeitest bei der Entwicklung interaktiver Dashboards und Reports, z.B. im Bereich Steuerungskennzahlen und ESG.
- Du unterstützt bei der Anwendung datenanalytischer Methoden und Tools im Projektkontext.
- Du unterstützt die Anwender:innen bei der Nutzung und Pflege von Datenplattformen und Analytics-Lösungen.
DEIN PROFIL
- Immatrikulierte(r) Student:In im IT-nahen Umfeld z.B. (Wirtschafts-) Informatik, Softwareentwicklung, Data Science, Data Engineering oder verwandten Disziplinen.
- Gute Kenntnisse in den Programmiersprachen Python und SQL.
- Erfahrung in der Visualisierung & Präsentation von Daten mit Power BI / MS Fabric.
- Erste Erfahrungen in Databricks sind von Vorteil.
- Grundverständnis der Methoden der Datenmodellierung und von Datenintegrationsprozessen (ETL / ELT).
- Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise.
- Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke.
- Du verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mind. C1 in beiden Sprachen).
- Du kannst zu mindestens 50% vor Ort in Köln oder München in unserem Büro arbeiten.
DEINE BENEFITS
- Unterstützende Teamkultur: Teamzusammenhalt ist uns wichtig - wir unterstützen uns gegenseitig und pflegen eine gesunde Officekultur.
- Schnelle Verantwortungsübernahme: Du übernimmst ab Tag 1 spannende Aufgaben mit eigener Verantwortung.
- Klare Karrieremöglichkeiten: Bei uns findest du ein Umfeld, das dich fördert, fordert und weiterbringt.
- Kreativer Arbeitsplatz: Wir geben dir die Freiheit und Zeit, kreative Lösungen zu entwickeln und bieten dir dafür die beste und modernste Hardware an (Apple oder Windows).
- Attraktive Urlaubsregelung: Arbeite remote und passe deine Arbeitszeiten flexibel an dein Studium an.
Über uns: Wir sind eine dynamische und schnellwachsende Unternehmensberatung, die das Beste aus beiden Welten vereint: die Agilität eines Startups kombiniert mit der Expertise und Erfahrung unseres Top-Managements.
Data Engineer Working Student (m/w/d) Arbeitgeber: TRUSTEQ
TRUSTEQ ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine unterstützende Teamkultur und schnelle Verantwortungsübernahme bietet. Mit klaren Karrieremöglichkeiten und einem kreativen Arbeitsplatz, der modernste Hardware bereitstellt, fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem genießen die Angestellten attraktive Benefits wie flexible Arbeitsmodelle, 30 Tage Urlaub im Jahr und ein angenehmes Arbeitsumfeld in München, Köln oder Zagreb.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer Working Student (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 TRUSTEQ 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 Data Engineer Working Student (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 TRUSTEQ 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 TRUSTEQ 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!
