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# Werkstudent Digitalisierung & Data Analytics im Bereich General Service

- **Company:** Knorr-Bremse AG
- **Location:** Berlin, Germany
- **Experience:** Internship
- **Contract:** Internship / Graduate position
- **Skills:** JavaScript (Programming Language), Microsoft Excel, Data Analysis, Databases, Python (Programming Language), Microsoft PowerPoint, Power BI, SAP (Applications), SQL Databases, Web Applications, Qliksense, Information Technology, Data Analytics, Tools for Reporting
- **Published:** September 18, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=1e97b5a567041bac

## About the Role

* Laufendes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung
 * Interesse an Digitalisierung, Datenanalyse und Produktionsprozessen
 * Gute Kenntnisse in MS Excel und PowerPoint
 * Erste Erfahrungen mit Analyse- und Reporting-Tools wie Qlik Sense, Power BI oder SAP sind von Vorteil
 * Erste Kenntnisse in SQL, Python oder JavaScript sind wünschenswert
 * Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
 * Strukturierte, analytische und selbstständige Arbeitsweise
 * Hohe Eigeninitiative, Zuverlässigkeit und Teamfähigkeit

## Description

* Entwicklung und Weiterentwicklung von Business-Intelligence-Anwendungen auf Basis von Qlik Sense
 * Konzeption und Umsetzung von Webanwendungen für interne Anwender
 * Mitarbeit an Digitalisierungs-, Datenanalyse- und IoT-Projekten im Produktionsumfeld
 * Analyse, Aufbereitung und Visualisierung von Produktions- und Logistikdaten
 * Entwicklung und Optimierung von Schnittstellen zwischen Maschinen, Datenbanken und IT-Systemen
 * Umsetzung von Automatisierungs- und Digitalisierungslösungen mit der Microsoft Power Platform
 * Unterstützung bei der Anbindung und Integration von Maschinen sowie Shopfloor-Systemen
 * Mitarbeit in Datenintegrations- und Analytics-Projekten
 * Aufnahme fachlicher Anforderungen sowie Umsetzung bis zur erfolgreichen Produktivsetzung
 * Analyse und Behebung von Fehlern sowie kontinuierliche Optimierung bestehender Anwendungen und Datenmodelle


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