Duale*r Student*in Data Science & KI in Kooperation mit der DHBW Mannheim

Springer Nature
Heidelberg, Germany
1 day ago
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Role details

Contract type
Internship / Graduate position
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English
Job source

Tech stack

Artificial Intelligence Data Analysis

Requirements

  • Gute allgemeine oder fachgebundene Hochschulreife

  • Sehr gute englische Sprachkenntnisse

  • Großes Interesse an Data Science, KĂźnstlicher Intelligenz, Datenanalyse und Programmierung

  • Interesse an personalwirtschaftlichen Fragestellungen

  • Strukturiertes und analytisches Arbeiten

  • Kommunikationsfreude im Kontakt mit Personal, IT und angrenzenden Abteilungen

  • Organisationstalent in einem agilen Umfeld

  • Selbstständige Arbeitsweise

About the company

Springer Nature Üffnet Tßren zu Entdeckungen. Seit mehr als 180 Jahren sind unsere Marken zuverlässige Wissensquellen fßr Wissenschaftlerinnen, Lehrerinnen, Mediziner*innen und andere Fachkräfte. Mit unseren Bßchern, wissenschaftlichen Zeitschriften, Plattformen und technologischen LÜsungen erreichen wir jeden Tag weltweit Millionen von Menschen.

Was erwartet Dich bei uns?

Als Dualer Studentin bei der Springer-Verlag GmbH am Standort Heidelberg wirst Du als Teil unseres HR Systems Teams an der Schnittstelle von Personal, Daten, Data Science und Kßnstlicher Intelligenz arbeiten. Hierbei entwickelst Du ein tiefes Verständnis fßr Personaldaten, Datenqualität, Data Engineering sowie KI-Anwendungsfälle und bist in internationale Personal- und Systemprojekte eingebunden.

Schwerpunkt Deiner Praxisphase liegt darauf, den Personalbereich KI-ready zu machen: Du identifizierst und analysierst Datenqualitätsprobleme und deren Ursachen, dokumentierst Datenquellen, Definitionen und Nutzungskontexte und unterstßtzt beim Aufbau eines robusten Metadata Managements.

Ein Highlight Deiner Praxisphase wird unter anderem die Mitarbeit an Prompt Libraries und AI Agents fßr verschiedene Personal-Personas sowie die Unterstßtzung bei Workday / Adaptive Planning Implementierungen, Testfällen, Datenaufbereitung und Monitoring sein.

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