Werkstudent (m/w/d) im Bereich WieData
Werkstudent (m/w/d) im Bereich WieData

Werkstudent (m/w/d) im Bereich WieData

Vollzeit 13 - 16 € / Stunde (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Erstelle Marktanalysen und unterstütze bei IT- und Digitalisierungsprojekten.
  • Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich AI und Datenmanagement.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, wertvolle Praxiserfahrung und ein dynamisches Team.
  • Andere Informationen: Tolle Entwicklungsmöglichkeiten und Einblicke in digitale Prozesse.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und entwickle deine Skills in einem spannenden Umfeld.
  • Gewünschte Qualifikationen: Technisches Grundverständnis und Teamfähigkeit sind wichtig.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.

Aufgabenprofil:

  • Erstellung von Markt-, Trend- und Technologieanalysen mit Fokus auf AI & Data
  • Verwaltung und Präzisierung unserer identifizierten Use Cases in Absprache mit den Fachabteilungen
  • Erstellung von Präsentations- und Schulungsmaterialien
  • Unterstützung beim Aufbau und der Weiterentwicklung von Daten-Architekturen sowie der zugrundeliegenden Infrastruktur
  • Mitwirkung bei der Datenpflege (Erfassung, Katalogisierung, Speicherung und Verarbeitung unserer Daten)
  • Mitarbeit bei der Analyse, Dokumentation und Optimierung von Geschäftsprozessen durch digitale Lösungen
  • Begleitung von IT- und Digitalisierungsprojekten von der ersten Idee über die Programmierung bis hin zum Rollout
  • Mitwirkung bei der Auswertung und Visualisierung von Daten (z. B. Dashboards) sowie erste Einblicke in die Entwicklung von Modellen, um die Entscheidungsfindung in den Fachabteilungen zu unterstützen

Anforderungsprofil:

  • Gutes technisches Grundverständnis und Affinität für IT, Daten und digitale Prozesse
  • Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
  • Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise

Werkstudent (m/w/d) im Bereich WieData Arbeitgeber: Wiegand-Glas

Als Werkstudent (m/w/d) im Bereich WieData bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf die neuesten Technologien im Bereich AI und Datenmanagement fokussiert ist. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und persönliche Entwicklung, während wir Ihnen durch gezielte Schulungen und spannende Projekte wertvolle Einblicke und Erfahrungen bieten. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Chance, aktiv an der digitalen Transformation unseres Unternehmens mitzuwirken.
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Kontaktperson:

Wiegand-Glas HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Werkstudent (m/w/d) im Bereich WieData

Tipp Nummer 1

Sei proaktiv! Wenn du eine Stelle als Werkstudent im Bereich WieData anstrebst, zögere nicht, direkt mit den Fachabteilungen in Kontakt zu treten. Zeige dein Interesse und stelle Fragen zu ihren aktuellen Projekten – das zeigt Engagement!

Tipp Nummer 2

Nutze Networking-Events oder Online-Plattformen, um Kontakte zu knüpfen. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, wie du dich vernetzen kannst!

Tipp Nummer 3

Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor! Informiere dich über aktuelle Trends in der Datenanalyse und KI. Zeige, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Ideen hast, wie du zur Weiterentwicklung der Daten-Architekturen beitragen kannst.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! Dort findest du alle offenen Stellen und kannst sicher sein, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und vielleicht bald im Team zu haben!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent (m/w/d) im Bereich WieData

Marktanalyse
Trendanalysen
Technologieanalysen
AI-Kenntnisse
Datenverwaltung
Präsentationsfähigkeiten
Schulungsmaterialien erstellen
Datenarchitektur
Infrastrukturentwicklung
Datenpflege
Prozessoptimierung
IT-Projektmanagement
Datenvisualisierung
Modellentwicklung
Kommunikationsstärke

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 als Werkstudent im Bereich WieData brennst.

Mach es konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne Beispiele, wie du bereits mit Daten gearbeitet hast oder welche Projekte du umgesetzt hast. Das hilft uns, ein besseres Bild von deinen Fähigkeiten zu bekommen.

Struktur ist alles!: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Eine übersichtliche Bewerbung macht einen guten Eindruck!

Bewirb dich direkt bei uns!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wiegand-Glas vorbereitest

Verstehe die Branche und die Technologien

Mach dich mit den aktuellen Trends im Bereich AI und Datenmanagement vertraut. Informiere dich über relevante Technologien und deren Anwendung in der Branche, um im Interview gezielt darauf eingehen zu können.

Bereite konkrete Beispiele vor

Überlege dir spezifische Situationen aus deinem Studium oder vorherigen Erfahrungen, in denen du deine Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke oder dein technisches Verständnis unter Beweis gestellt hast. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten greifbar zu machen.

Stelle Fragen zur Unternehmenskultur

Zeige Interesse an der Firma, indem du Fragen zur Unternehmenskultur und den Arbeitsabläufen stellst. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch daran, wie du ins Team passt.

Präsentiere deine analytischen Fähigkeiten

Da die Rolle viel mit Datenanalyse zu tun hat, sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten zu demonstrieren. Du könntest beispielsweise erklären, wie du bei der Analyse von Daten vorgehst oder welche Tools du bereits genutzt hast.

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