Stagiaire Data & Statistiques — Routes & Sécurité

Stagiaire Data & Statistiques — Routes & Sécurité

Internship 63000 - 77000 CHF / Jahr (geschätzt) Vor Ort
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten zur Verkehrssicherheit und präsentiere Ergebnisse klar.
  • Unternehmen: Bundesamt für Strassen (OFROU) mit modernem Arbeitsumfeld.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf innovative Lösungen.
  • Warum dieser Job: Trage zur Sicherheit auf Schweizer Strassen bei und arbeite an wichtigen Projekten.
  • Qualifikationen: Masterabschluss und Kenntnisse in R/Excel erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 CHF pro Jahr.

Office fédéral des routes (OFROU) recherche un(e) analyste de données pour évaluer et analyser des données liées à la sécurité routière et à l'immatriculation des véhicules.

Vous traiterez les résultats et les présenterez de manière claire en interne et en externe.

Vous travaillerez dans un cadre moderne et participerez à des projets qui soutiennent le réseau routier suisse et la mobilité sûre.

Master et maîtrise de R/Excel exigés, avec une approche autonome et rigoureuse.

#J-18808-Ljbffr

Stagiaire Data & Statistiques — Routes & Sécurité Arbeitgeber: Admin

Als Arbeitgeber bietet der NDB eine einzigartige Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das sich für die Sicherheit der Schweiz einsetzt. Unsere Mitarbeitenden profitieren von einer gelebten Vielfalt, umfassenden Gesundheitsangeboten und kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten, die ihre berufliche Entwicklung fördern. Zudem legen wir Wert auf Chancengleichheit und schaffen ein unterstützendes Arbeitsklima, in dem unterschiedliche Perspektiven geschätzt werden.

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Kontaktdaten:

Admin Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Stagiaire Data & Statistiques — Routes & Sécurité erhalten könntest

✨Nutz die Daten-Communities!

In der Datenwissenschaft gibt’s viele coole Communities, in denen du aktiv sein kannst. Tritt zum Beispiel in Foren wie Kaggle oder Reddit ein, um deine Fähigkeiten zu zeigen und in Kontakt mit anderen zu treten – manchmal kommen so Geheimtipps für Praktikumsstellen!

✨Direkter Kontakt mit Professoren

Wenn du an einer Hochschule bist, sprich direkt mit deinen Professoren. Viele von ihnen haben Verbindungen zur Industrie und wissen, wo Praktikumsplätze ausgeschrieben sind. Sie können dir sogar helfen, ein Projekt zu finden, das Aufsehen erregt!

✨Networking an Events

Such nach Daten-Events oder Meetups in deiner Nähe! Das sind super Orte, um Leute aus der Branche zu treffen und mehr über offene Praktikumsstellen zu erfahren. Frag nach ihren aktuellen Projekten und ob sie Praktikanten suchen – man weiss ja nie!

✨Komm zu uns!

Schau unbedingt auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt bei Admin für das Stagiaire Data & Statistiques — Routes & Sécurité Praktikum. Wir freuen uns immer, talentierte Leute wie dich kennenzulernen und deine Daten-Expertise zu entdecken!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Stagiaire Data & Statistiques — Routes & Sécurité mit Bravour zu bestehen

Analyse de données
R
Excel
Présentation des résultats
Autonomie
Rigueur
Travail en équipe

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Show Us Deine Datenskills:Für ein Praktikum im Bereich Data Science is es wichtig, dass du deine technischen Skills zeigst! Mach sicher, dass du in deinem CV alle relevanten Tools oder Programmiersprachen auflistisch, wie Python, R, oder SQL. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die Datenanalysen beinhalten, dann erwähnt sie auf jeden Fall, das gibt uns einen Einblick in dein Können!

Erzähl von Deinem Lernwillen:In einem Praktikum liegt der Fokus oft auf Lernen und Wachstum. In deinem Motivationsschreiben solltest du konkret darlegen, warum du Dich für Data Science interessierst und was du von der Erfahrung bei Admin erhofft. Zeig uns, dass du bereit bist, dazu zu lernen und Initiative zu zeigen!

Bring Einblicke zu Deinen Projekten:Wenn du praktische Erfahrung hast, sei es durch Studienprojekte, Praktika oder Freiwilligenarbeit, erwähne das detailliert! Füge ggf. Links zu deinem GitHub-Profil oder veröffentlichten Projekten bei, damit wir einen besseren Eindruck von deinem praktischen Wissen erhalten. Falls du an Kaggle-Wettbewerben teilgenommen hast, lass uns wissen, wie du abgeschnitten hast!

Klarheit über Deine Zeit und Ziele:Da es sich um ein Praktikum handelt, ist es wichtig, uns klar zu machen, wie viel Zeit du einbringen kannst und was deine Ziele sind. Sei transparent über Deine Verfügbarkeit während des Studiums und eventuell sogar darüber, wie du das Praktikum in Deine langfristigen Karriereziele einfügst. Das hilft uns zu verstehen, wie du zu Admin und dem Team passen könntest!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Admin vorbereitet

✨Mach dich ready für technische Fragen

Als Data Science Praktikant wird von dir erwartet, dass du ein gutes Fundament in Statistik und Programmierung hast. Bereite dich auf technische Fragen vor, die deine Kenntnisse in Python oder R und deine Fähigkeit, mit Datenanalyse-Tools wie Pandas oder NumPy zu arbeiten, testen.

✨Portfolio mit Projekten bereitstellen

Zeig uns dein Können! Stell sicher, dass du dein Portfolio mit Projekten dabei hast, die deine Fertigkeiten im Data Science gut darstellen. Wenn du zum Beispiel ein cooles Machine Learning Modell entwickelt hast, erklär uns, wie du das angegangen bist und welche Ergebnisse es geliefert hat.

✨Soft Skills sind entscheidend

Neben den technischen Fähigkeiten schätzt Admin auch Teamarbeit und Kommunikation. Mach dir Gedanken darüber, wie du in der Vergangenheit in Teams gearbeitet hast und wie du deine technischen Konzepte auch Nicht-Techies erklären würdest. Das könnte einen grossen Unterschied machen!

✨Zeig deine Lernbereitschaft

Als Praktikant bist du hier, um zu lernen. Sei offen dafür, über deine Motivation zu sprechen und wie du bereit bist, neue Tools und Techniken zu lernen. Das zeigt, dass du flexibel und anpassungsfähig bist, was sehr wichtig ist in der sich schnell entwickelnden Welt der Datenwissenschaft!