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ein\n\n\n\n\n\n\nEnd-User\n unterstützt du dabei, \nBerichte optimal zu nutzen\n und \ndatenbasierte Erkenntnisse\n zu gewinnen\n\n\n\n\n\nDas bringst du mit\n\n\n\n\nDu befindest dich im \nfortgeschrittenen Studium mit Schwerpunkt in quantitativen Methoden\n, wie z.B. in den Bereichen Mathematik, Statistik oder Informatik \n\n\n\n\n\n\nFundierte Statistikkenntnisse\n bringst du bereits mit \n\n\n\n\n\n\nDu konntest bereits \nerste Erfahrungen\n in der \nProgrammierung mit Python\n sammeln \n\n\n\n\n\n\nDie \nAufbereitung und Analyse großer Datenmengen\n ist dir aus Studium, Projekten oder ersten Praxiserfahrungen vertraut \n\n\n\n\n\n\nDu interessierst dich für \nData Science, Datenanalyse\n sowie die \ngrafische Darstellung\n komplexer Zusammenhänge \n\n\n\n\n\n\nDie \nZusammenarbeit in interdisziplinären Teams\n bereitet dir Freude, dort bringst du \neigene Ideen sowie Lösungsansätze\n aktiv ein \n\n\n\n\n\n\nDu arbeitest \nzuverlässig, strukturiert und eigenverantwortlich\n und gehst \noffen\n auf unterschiedliche Ansprechpartner:innen zu \n\n\n\n\n\n\nDein hohes \nEngagement\n sowie deine ausgeprägte \nKommunikationsstärke\n helfen dir dabei, \nThemen verständlich zu vermitteln\n und \ngemeinsam Lösungen zu entwickeln\n \n\n\n\n\n\n\nSehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift\n (mindestens C1-Niveau) runden dein Profil ab \n\n\n\n\n\n\nDu kannst uns \n15 Stunden pro Woche\n sowie an \nzwei Tagen vor Ort\n 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