Werkstudent - Künstliche Intelligenz im Finanzbereich

• Optimierung: Verbessere die Performance unseres Codes und stelle die Code-Qualität durch klare pytest Unit Tests sicher
• Exploration: Analysiere neue Datenquellen und Modelle für unsere KI-Forecasts und diskutiere deine Erkenntnisse im Team
• Datenaufbereitung: Lade Daten mit SAP Analysis for Microsoft Office aus unserem SAP Business Warehouse und bereite sie für die Nutzung in unserer KI-Infrastruktur auf
• Reporting: Begleite die monatliche Erstellung von KI-Forecasts für den Finanzbereich

• Studium: Eingeschrieben in einem Studiengang wie Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder einer verwandten Fachrichtung
• Eigeninitiative: Begeisterung für Analysen und Freude an strukturiertem, sorgfältigem Arbeiten mit Zahlen und Daten
• Programmieren: Erfahrung in Python und pandas für Datenanalyse und -aufbereitung; Kenntnisse in Scikit-learn und sktime sind wünschenswert, aber kein Muss
• Versionierung: Grundkenntnisse in git sind von Vorteil
• SAP-Kenntnisse: Nicht erforderlich - wir bringen dir alles bei, was du brauchst

• Du bringst ca. 15 Stunden Zeit pro Woche mit und kannst uns für mindestens 12 Monate unterstützen, gern auch länger
• Du erhältst eine faire Vergütung und profitierst von weiteren tollen Benefits

ENERGY THAT CHANGES: Als ein global führender Spezialist für Photovoltaik-Systemtechnik schafft SMA heute die Voraussetzungen für die dezentrale und erneuerbare Energieversorgung von morgen. SMA wurde 1981 gegründet, hat ihren Sitz in Niestetal bei Kassel und ist mit Vertriebs- und Servicegesellschaften in 20 Ländern weltweit präsent. Hier erfährst Du mehr: https://www.SMA.de/karriere/ Der Bereich Controlling Standards & Analytics verantwortet das konzernweite Berichtswesen und treibt die Automatisierung sowie Digitalisierung im Finanzbereich mit Themen wie Business Intelligence und Predictive Analytics aktiv voran. Im Business Intelligence & Analytics Team betreuen wir über 80 Datenmodelle, die konzernweit für wichtige Analysen im Bereich Reporting, Planung und Forecasting genutzt werden. Für die digitale Strategie der SMA im Finanzbereich möchten wir mit der neuen Stelle nicht nur die klassischen Themen weiterentwickeln, sondern auch zukunftsorientierte Prognosen durch den Einsatz statistischer Methoden und Machine-Learning-Modelle vorantreiben. Diese Modelle sollen in die bestehende Systemlandschaft integriert werden, um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen.