Jobbeschreibung
Weshalb Sie bei uns genau richtig sind? Weil wir für Sie nicht nur viele spannende Aufgaben haben, sondern vor allem eine echte Mission: Wir helfen Menschen! Mit Ihren besonderen Fähigkeiten leisten Sie Ihren Beitrag, dass wir für unsere Kunden da sein können. Wenn mal etwas passiert und wenn möglich, auch schon vorher. Entfalten Sie Ihre Stärken in einem international erfolgreichen Familienunternehmen, in dem Unabhängigkeit, Fairness und Chancengleichheit gemeinsam gelebt werden. Jeden Tag aufs Neue. Wir freuen uns auf Sie!
Als Werkstudent, im Bereich Data Science, unterstützt Du unser agiles Team dabei, datengetriebene Lösungen für den Finanzbereich zu entwickeln und zu implementieren.
- Datenaufbereitung & -integration: Du erstellst und wartest ETL-/ELT-Pipelines in Databricks und Azure, sorgst für saubere Verbindungen aus ERP- und Buchhaltungssystemen und stellst Datenqualität sicher.
- Datenanalyse & Visualisierung: Mittels Python (Pandas, NumPy, PySpark) analysierst du große Datensätze, erstellst interaktive Dashboards (Power BI, Tableau) und Analyseberichte zur Entscheidungsunterstützung
- Machine Learning & Predictive Analytics: Du wirkst bei der Konzeption, Implementierung und Validierung von ML-Modellen mit (z.B. Zeitreihenprognosen, Klassifikation, Clustering) und stellst Modelle produktiv auf Databricks-Notebooks oder Azure ML Deployments bereit
- Data Engineering & DataOps: Du baust skalierbare Datenarchitekturen, versionierst Code mit Git, automatisierst Tests und Deployments (CI/CD) und optimierst Performance und Sicherheit in der Cloud
- Finance-Reporting & Fachbereichskommunikation: Du arbeitest eng mit den Finanz- und Controlling-Teams zusammen, verstehst fachliche Anforderungen, berätst bei datengetriebenen Fragestellungen und präsentierst Ergebnisse überzeugend
- Dokumentation & Wissensaustausch: Du pflegst technische Dokumentationen, erstellst Best Practices und Schulungsunterlagen und gibst dein Wissen in regelmäßigen Knowledge-Sharing-Sessions weiter
- Studium & Methodik: Du bist eingeschriebener Student (m/w/d) in einem quantitativen Fach (z.B. Data Science, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik) und bringst eine strukturierte, analytische Arbeitsweise mit.
- Technische Expertise:
- Machine Learning & Data Engineering: Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ML-Pipelines, Verständnis für Feature Engineering, Modell-Monitoring und DataOps-Prinzipien.
- Sprach- & Kommunikationsfähigkeit:
- Teamplayer & Lernbereitschaft: Hohes Maß an Eigeninitiative, Zuverlässigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
- Interesse an Finance-Themen: Du faszinierst dich für finanzwirtschaftliche Zusammenhänge, Unternehmenskennzahlen und möchtest aktiv zur Optimierung von Prozessen im Finanzbereich beitragen.
- Dich erwartet eine attraktive Vergütung: Im Bachelor-Studium 14 € pro Stunde, im Master-Studium 16 € pro Stunde
- Dich erwarten flexible Arbeitszeiten und ein ausgewogener Wechsel zwischen Home-Office und Präsenzphasen am Standort Düsseldorf
- Du wirst Teil eines neugeschaffenen Teams bei der ARAG und findest dich in einem spannenden und internationalen Arbeitsumfeld mit abwechslungsreichen und anspruchsvollen Aufgaben wieder
- Moderne Arbeitswelt - wir bieten mehr Raum für Vordenker:innen und setzen dabei auf innovative Gestaltungsräume und Methoden für kreatives und digitales Arbeiten
- Intensive Einarbeitung und fachkundige Begleitung - in Form eines personalisierten Onboardings mit einer/einem persönlichen Mentor:in