Kurzbeschreibung der Rolle

Werden Sie Teil des spannenden digitalen Wandels des Vertriebscontrollings in einem internationalen Automobilkonzern. Unser hoch motiviertes Team arbeitet an herausfordernden Machine Learning, Predictive Analytics und Datenthemen, um kontinuierlich neue Erkenntnisse zu gewinnen und innovative Lösungen zu entwickeln.

Im Rahmen dieses Praktikums unterstützen Sie uns bei der Erprobung unterschiedlicher datengetriebener Ansätze mithilfe von u. A. Databricks und KNIME. Sie begleiten die Fachexperten bei der Umsetzung und Weiterentwicklung unserer KI- und Datenstrategie und tragen zur Weiterentwicklung der Analysefähigkeiten der Abteilung bei. Diese Rolle bietet Ihnen die einzigartige Gelegenheit, praxisnahe Erfahrungen in einem dynamischen und innovativen Umfeld mit international beliebten Produkten zu sammeln und aktiv am digitalen Wandel mitzuwirken.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Erkunden von Predictive Analytics und Machine Learning Ansätzen: Einarbeiten in die Tools Databricks und KNIME zur Vorbereitung auf die Nutzung dieser Plattformen für Datenanalyseprojekte
• Testen neuer Analysemethoden: Durchführen von Tests, um die Machbarkeit neuer datengetriebener Analysemethoden zu bewerten und deren Wirksamkeit in einer kontrollierten Umgebung zu überprüfen
• Entwickeln eines Prototyps: Unterstützen bei der Entwicklung eines Prototyps für ein spezifisches Analyseprojekt, das auf Erkenntnissen aus den Testphasen basiert
• Dokumentieren und Erstellen von Blueprint: Erstellen von Dokumentationen, die sowohl die technischen Prozesse als auch die gewonnenen Erkenntnisse zusammenfassen, um als Blueprint für zukünftige Projekte zu dienen
• Weiterentwickeln von BI Apps und Digitalisieren von Berichten und Begleiten und Unterstützen von finanziellen Analyse-, Planungs- und Entscheidungsprozessen

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende (oder Bachelorabsolvent mit Beginn des Master-Studiums zum nächstmöglichen Zeitpunkt) im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Statistik oder einem verwandten Bereich
• Erfahrung mit Business Intelligence-Tools wie QlikSense, Tableau, Power BI oder ähnliche und Erfahrung mit Datenaufbereitung, Datenanalyse und statistischen Methoden
• Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R vorteilhaft und Interesse an Machine Learning, Machine Learning-Algorithmen und deren Anwendung wünschenswert
• Sehr guter Umgang mit Microsoft Office Anwendungen, insbesondere Excel
• Deutsch- und Englischkenntnisse Niveau C1

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
• Notenspiegel 
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen/Bürger