In dieser Position unterstützt du das Controlling Team bei Monats- und Jahresabschlüssen sowie in Planungsphasen. Darüber hinaus fungierst du als Ansprechpartner für systembezogene Fragen für die Hauptgeschäftspartner Einkauf und Produktion
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Datenqualität sicherstellen – Bereinigung, Anpassung und Analyse für saubere Prozesse - Reibungsloser Datenfluss – Export-/Import-Konfigurationen für nahtlose Systemintegration - Fundierte Entscheidungen ermöglichen – Statistisches Consulting & Datenanalyse
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Du entwirfst AI-Architekturen von den ersten Gesprächen über funktionale Definitionen bis zur Umsetzung - sowohl On Premise als auch in der Cloud. Du wählst und klassifizierst geeignete Technologien unter ganzheitlicher Betrachtung und setzt Proof of Concepts (PoCs) dazu um
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AUFGABEN, DIE MICH ERWARTEN - aktives und selbständiges Analysieren von Supply Chain Prozessen (wie z.B. Beschaffung, interne und externe Transportlogistik und Lagerlogistik) … ausgezeichnete Excelkenntnisse (z.B. Programmieren von Makros) sowie Kenntnisse in Matlab und RStudio wünschenswert
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Sei unser Daten-Dompteur: Du analysierst riesige Datenmengen und baust smarte Algorithmen, die unsere Prozesse optimieren. Automatisierungs-Guru: Du sorgst dafür, dass manuelle Prozesse der Vergangenheit angehören und KI das Zepter übernimmt
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Mitwirkung an Forschungsprojekten des Arbeitsbereichs der Allgemeinen Psychologie II - Übernahme von Verwaltungstätigkeiten … Laufendes Studium (Bachelor/Diplom/Master) in Psychologie - Gute Statistikkenntnisse - Programmierkenntnisse in einer der gängigen Sprachen (z.B. R, Matlab, Python)
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Du berätst unsere Kunden in verschiedenen Branchen bezüglich datengetriebener Lösungen mit einem Fokus auf künstliche Intelligenz. Du beherrschst neue Technologien und navigierst dich durch regulatorische Anforderungen wie die EU-AI-Verordnung oder die DSGVO
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Unterstützung von Prüfungsprojekten zu Spezialthemen bezüglich Risikomanagement, sowie Finanz- und Versicherungsmathematik - Bewertung und Analyse von Bilanzpositionen, welche mathematisches Verständnis erfordern (zB Rückstellungen, Finanzinstrumente), mit modernen Methoden (R, Python, etc)
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Entwicklung und Umsetzung von Machine-Learning-Modellen für Business-Anwendungen. Analyse großer Datenmengen (strukturierte und unstrukturierte Daten) zur Mustererkennung und Prognose. Auswahl und Implementierung geeigneter Algorithmen (z
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