Werkstudierende (m/w/d) Datenanalyse und Datenmanagement im Bereich Pipelineintegrität und KKS

• Du tauchst in technische Daten ein, analysierst diese und bereitest Ergebnisse verständlich auf.
• Du sorgst dafür, dass Daten aus verschiedenen Systemen zusammenpassen und die richtige Grundlage für Entscheidungen bilden.
• Du unterstützt bei der Bewertung des Zustands unserer Pipelines und entwickelst bestehende Ansätze weiter.
• Du arbeitest an Digitalisierungsprojekten mit und gestaltest die Zukunft unserer Prozesse aktiv mit.
• Du übernimmst eigenverantwortlich Recherchen und Berechnungen und unterstützt das Team bei abwechslungsreichen Aufgaben im Tagesgeschäft.

• Du befindest Dich in einem technischen Studium, z. B. im Bereich Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Informatik.
• Du nutzt MS Office routiniert und hast idealerweise bereits Berührungspunkte mit Geoinformations- oder Datenbanksystemen gesammelt.
• Du begeisterst Dich für technische Zusammenhänge und findest Dich schnell in neue Systeme und Prozesse ein.
• Du arbeitest gerne im Team, organisierst Dich selbstständig und kommunizierst sicher auf Deutsch und Englisch.
• Deine analytische Denkweise, Deine schnelle Auffassungsgabe sowie Deine zuverlässige und strukturierte Arbeitsweise zeichnen Dich aus.

Wir bieten Dir:

• Attraktive Vergütung: Wir bieten dir19,93Euro pro Stunde.
• Flexible Arbeitszeiten: Dein Studium ist wichtig, deshalb passen wir uns deinem Stundenplan an. Bei uns bestimmst du, wann du am produktivsten bist.
• Arbeiten von zu Hause: Du möchtest deinen Arbeitsplatz flexibel gestalten? Wir unterstützen dich mit Home-Office-Möglichkeiten.
• Motiviertes Arbeitsumfeld: Bei uns triffst du auf ein Team, das nicht nur professionell, sondern auch motiviert und inspiriert ist. Zusammen schaffen wir ein Umfeld, in dem Ideen wachsen und Innovationen entstehen.
• Schnelle Verantwortungsübernahme: Bei uns zählst du von Anfang an! Übernimm schnell Verantwortung und gestalte eigenständig Projekte. Deine Ideen sind bei uns gefragt und werden wertgeschätzt.