Werkstudentin Business Operations

vor 2 Monaten


Berlin, Deutschland Gemma Analytics Vollzeit

**About Gemma Analytics**:
Wir sind Gemma Analytics. Wir sitzen in Berlin und spezialisieren sich auf die Generierung von Insights für unsere Kunden. Gemma wurde Anfang 2020 von zwei Datenenthusiasten gegründet. Seitdem haben wir über 70 Unternehmen dabei geholfen, datengetriebener und erfolgreicher zu werden. Wir haben ein lustiges, ehrliches und integratives Arbeitsumfeld. Wir sind immer auf der Suche nach tollen Menschen, von denen wir lernen können.

**About the job**:
Als WerkstudentIn im Bereich Business Operations bist du ein echter Allrounder und unterstützt unser Team und unsere Geschäftsführung bei wichtigen Projekten und Prozessen. Bei uns tauchst du tief in die Arbeitswelt eines dynamischen Startups ein, übernimmst eigene Aufgaben und bekommst die Freiheit, deine Ideen einzubringen. Du bist von Anfang an mittendrin, und wir stehen dir zur Seite, damit du dich weiterentwickeln und entfalten kannst.

Deine Aufgaben:

- Finanzprozesse managen: Du übernimmst das Rechnungswesen, Spesenverwaltung und sorgst dafür, dass unsere Finance-Abteilung smooth läuft
- Feel-good Onboarding: Du hilfst neuen KollegInnen, sich vom ersten Tag an willkommen zu fühlen, und gestaltest Onboarding-Prozesse, die Spaß machen und verbinden
- Organisation ist dein Ding: Du behältst den Überblick über Verträge (Kunden, Mitarbeitende, usw.) und stellst sicher, dass alles easy auffindbar und strukturiert ist
- Automation: Du optimierst unsere internen Prozesse mit Tools wie Google Apps Script oder KI-Anwendungen

Es handelt sich um eine Teilzeitstelle mit 16 bis 20 Stunden pro Woche. Du musst an einer deutschen Hochschule eingeschrieben sein.

**Who you are**:
Bei uns zählt weniger dein Lebenslauf und mehr deine Einstellung: Wir suchen jemanden, der Lust auf Verantwortung, Teamarbeit und persönliche Weiterentwicklung hat.

Außerdem bist du:

- Verantwortungsbewusst und eigenständig - du packst Aufgaben direkt an und bringst sie ins Ziel
- Proaktiv und strukturiert - du arbeitest gerne im Team und sorgst für eine positive Stimmung
- Sprachlich fit - du sprichst fließend Deutsch und Englisch (mindestens C1, gerne C2) und fühlst dich in beiden Sprachen wohl

**Gemma Perks**:
Wir befinden uns in Berlin, in der Nähe des Nordbahnhofs. Wir sind derzeit 17 KollegInnen und werden in den nächsten 6 bis 12 Monaten auf 23 KollegInnen anwachsen. Andere Perks:

- Wir sind ein hybrides Unternehmen, das sich zweimal pro Woche im Büro trifft - einen gemeinsamen Bürotag und einen flexiblen Tag
- Wir haben ein ehrliches, integratives Arbeitsumfeld und wollen dieses Umfeld fördern
- Wir machen keine Kompromisse bei der Ausstattung - ein leistungsstarker Laptop, zusätzliche Bildschirme und alle Werkzeuge, die Sie brauchen, um effektiv zu arbeiten
- Wir umgeben Sie mit großartigen Menschen, die es lieben, (meist Daten-)Rätsel zu lösen
- Wir glauben an effiziente Arbeitszeiten und nicht an lange Arbeitszeiten - wir konzentrieren uns auf den Output und nicht auf den Input
- Wir lernen und tauschen uns bei Meetups, Lunch & Learn Sessions aus und sind offen für weitere Initiativen
- Wir zahlen ein marktgerechtes Gehalt zwischen 15 und 20 EUR pro Stunde
- Wir sind ein schnell wachsendes, technologieorientiertes Unternehmen, das jedoch nicht auf einen VC angewiesen ist und profitabel arbeitet.
- Wir haben ein großartiges jährliches Offsite-Event, bei dem wir alle eine ganze Woche lang zusammenkommen, gutes Essen genießen und eine gute Zeit haben (2021: Österreich, 2022: Tschechische Republik, 2023: Deutschland)

**How you'll get here**:

- 15min virtueller Kennenlernen
- Interviews mit 2 zukünftigen KollegInnen
- Angebot :)

**About us**:
We are Gemma Analytics: a Berlin-based company specialized in generating insights in a high-performance data infrastructure. Gemma was founded in early 2020 by two data enthusiasts. Ever since we have helped over 50 companies becoming more data-driven and successful. We have a fun, honest, and inclusive work environment. We are always looking for data-minded people we can learn from.



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