Einleitung
Wenn du dich für Capgemini entscheidest, wählst du ein Unternehmen, in dem du die Möglichkeit hast, deinen Karriereweg selbst zu gestalten.
Du wirst von einem kollaborativen Netzwerk von Kolleg*innen auf der ganzen Welt unterstützt und inspiriert und kannst neu definieren, was möglich ist.
Schließe dich uns an und unterstütze die führenden Organisationen der Welt, den Wert von Technologie zu erschließen und eine nachhaltigere, inklusivere Welt zu gestalten.
- Capgemini IT & Internet
- Werkstudent Data Engineering, Data Analytics & KI (w/m/d)
- Werkstudententätigkeit, IT Köln
- Deine Rolle
Unser Insights & Data-Team arbeitet an innovativen Lösungen in den Bereichen Data Engineering, Data Analytics und Data Science.
Unser Fokus liegt darauf, KI-Anwendungen sicher, skalierbar und effizient zu gestalten.
Ein besonderer Schwerpunkt unserer Arbeit ist der sichere Umgang mit sensiblen Medizindaten durch modernste Technologien wie Federated Learning und Confidential Computing.
Daher suchen wir dich als Werkstudenten (w/m/d), um unser Team bei spannenden Projekten zu unterstützen und gleichzeitig wertvolle praktische Erfahrung in den neuesten Technologietrends zu sammeln.
- Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von KI- und Gen AI-basierten Lösungen, insbesondere im Bereich sicherer Datenverarbeitung mit medizinischen Daten und genetischen Daten.
- Datenanalyse und -aufbereitung für Machine Learning-Modelle, einschließlich Erstellung von Dashboards und Reportings.
- Mitarbeit an der Entwicklung und Optimierung von Graph-Datenbanken und Datenpipelines.
- Konzeption anonymisierter Datenpipelines mithilfe von Federated Learning & Confidential Computing.
- Analyse und Implementierung semantischer Verknüpfungen innerhalb von Graphstrukturen, um komplexe Beziehungen und Muster in Daten zu erkennen und nutzbar zu machen.
- Stakeholder-Management mit Kliniken und im allgemeinen medizinischen Umfeld, um effektive Kommunikationsstrategien zu entwickeln und die Zusammenarbeit mit verschiedenen Akteuren im Gesundheitswesen zu fördern.
- Dein Profil
- Du studierst Informatik, Bioinformatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einen vergleichbaren Studiengang.
- Erste Erfahrung mit Graph-Datenbanken (Neo4j) und Datenanalyse-Tools (Python, R).
- Idealerweise Kenntnisse oder Interesse an KI-/Gen AI-Technologien (Transformer-Modelle).
- Grundverständnis von IT-Sicherheit, Datenschutz und verschlüsselter Datenverarbeitung ist ein Plus (z. B. Federated Learning, Confidential Computing, Differential Privacy).
- Analytische, strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie gute MS-Office-Kenntnisse.
- Deine Benefits
- Flexible Arbeitszeit- und Auszeitmodelle
- Mobiles Arbeiten - auch hybrid von Zuhause aus
- Jobfahrrad-Programm
- Mobilitätsbudget
- Vielfältiges Weiterbildungsangebot und ein internationales Netzwerk
- Familienservice - auf die individuellen Bedürfnisse zugeschnittene Lösungen
- Deferred Compensation - im Ernstfall und im Alter gut abgesichert
- Verlängerte Entgeltfortzahlung - materielle Sicherheit im Falle einer ernsthaften Erkrankung
- Gesundheitsangebote
- Attraktiver Arbeitsplatz für Menschen mit Behinderungen
- Work-life-balance
- Mitarbeiterrabatte
- Kontakthalteprogramm
- Team- und Sportevents
- Und viele weitere Vorteile
- Mehr Infos
Erfahre hier mehr zu unserem Bewerbungsprozess und erhalte Tipps für deine Bewerbung.
Steige jetzt bei Capgemini ein und profitiere von unseren zahlreichen Benefits.
Mehr Informationen zu Capgemini und unseren Standorten in Deutschland findest du auf unserer Karriereseite.
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Wir legen großen Wert auf die Vereinbarkeit von Arbeit und Privatleben.
Deshalb hast du bei uns die Möglichkeit, hybrid aus dem Office, von zu Hause oder an anderen Capgemini Standorten in Deutschland zu arbeiten.
Capgemini lebt Vielfalt am Arbeitsplatz.
Diversität sorgt in unserem Unternehmen für Inspiration und Innovation.
Wir freuen uns besonders über Bewerbungen von qualifizierten Talenten, unabhängig von Herkunft, Nationalität, Geschlecht, Hautfarbe, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Alter, Behinderung, sexueller Orientierung und Lebensphase. #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent Data Engineering, Data Analytics & KI (w/m/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 UniNow 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.
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 UniNow 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 UniNow 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!
