Du hast Lust, Dein bereits erlerntes Wissen aus der Uni weiter zu vertiefen und in Projekten praktisch anzuwenden? Dein Studium ist noch Dein Hauptfokus, aber Du willst trotzdem schon erste Erfahrungen im Berufsleben machen und etwas Geld verdienen? Dann ist ein studienbegleitendes Lernkonzept genau das richtige für Dich. Unser Programm für den Bereich Data & AI Engineering geht über 6 Monate und umfasst 10 Wochenstunden. Es beginnt 2-mal im Jahr zum 01.03. und 01.09. und findet vor Ort in unserem Büro in Hannover statt. Außerdem erhältst Du ein Festgehalt von 603 Euro. Du kannst Dich das gesamte Jahr für den nächstmöglich Starttermin bewerben. Du durchläufst ein 6-monatiges Programm mit verschiedenen Abschnitten, welche sowohl in der Theorie als auch in praktischen Projekten umgesetzt werden. Zu Beginn erhältst Du ein intensives Onboarding und erste Schulungen, wie z.B. der Umgang mit Data Platforms, Data Vault 2, AWS Foundational Trainings oder dbt. Während Deines Trainings hast Du die Möglichkeit auch entsprechende Zertifizierungen zu den Schulungen zu absolvieren. Nach der ersten Trainingsphase geht es in die sogenannte Teamphase, wo die Schwerpunkte auf die Themen Data Lake, Data Vault 2 im Projekt sowie Reporting & Dashboarding liegen. Für jeden Bereich setzt Du zusammen mit anderen Teilnehmer auf der Grundlage der Theorie ein praktisches reales Projekt um und stellst Eure Ergebnisse im Rahmen eines Projektabschlusses vor. Bei erfolgreichem Abschluss der Projekte erhältst Du ein Zertifikat unserer internen Corporate Scalefree Academy sowie die Möglichkeit einer Weiterbeschäftigung bei Scalefree International als Werkstudent, Praktikant oder gleich als Consultant, je nachdem wo Du gerade in Deine Studienlaufbahn stehst. Laufendes Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs Grundlagen in Datenbanken und SQL Kenntnisse Erste Erfahrungen mit einer objektorientierten Programmiersprache, z.B. Python, Java oder JavaScript Grundlagen in einem der folgenden Bereiche sollten vorhanden sein: Data Warehousing, Data Engineering, Data Science oder Business Intelligence Gute Englisch- und Deutschkenntnisse erwünscht