Werkstudent Data & AI Engineering

• Eigene Arbeitspakete in unseren Data- und AI-Projekten, eingebettet in ein Projektteam.
• Anbindung und Erschließung neuer Datenquellen.
• Aufbau fachlicher Datenmodelle und Datenpipelines in Snowflake und dbt.
• Mitwirkung an Predictive-Analytics-Modellen, von der Datenaufbereitung bis zur Auswertung.
• Mitarbeit an LLM-Agentensystemen und Anwendungen auf Basis von Foundation Models.
• Unterstützung beim Monitoring unserer KI-Anwendungen (Logging, Alerts), ohne Verantwortung für den laufenden Betrieb.
• Begleitung von Kundenterminen inklusive Aufnahme und Klärung der Anforderungen.
• Präsentation und Erläuterung deiner Ergebnisse im Team.
• Recherche zu KI-Themen wie Datenschutz oder neuen Technologien, einschließlich einer eigenen Einschätzung.

Unser Tech-Stack

• Python, SQL und Git als tägliche Arbeitswerkzeuge.
• Snowflake als zentrale Datenplattform.
• dbt für Transformationen und fachliche Datenmodelle.
• AWS für ML- und LLM-Workloads, unter anderem Bedrock und SageMaker.
• Foundation Models im produktiven Einsatz in Prozessen und Kundenanwendungen.

• Laufendes Studium der Wirtschaftsinformatik oder Informatik, alternativ ein vergleichbarer Studiengang mit substanziellem Informatikanteil.
• Kenntnisse in Python, SQL und im Umgang mit Datenbanken.
• Eine selbstständige Arbeitsweise, mit der du auch offen formulierte Aufgaben eigenständig strukturierst und gezielt Feedback einholst.
• Ein kritischer Blick auf die eigenen Ergebnisse und ein Gespür dafür, wann Zahlen nicht plausibel sind.
• Sicheres Auftreten gegenüber Kolleg:innen und Kund:innen.
• Analytisches Denken sowie eine sorgfältige und neugierige Arbeitsweise.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Eine Verfügbarkeit von etwa 16 bis 20 Stunden pro Woche.

Nice-to-have

• Erste Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS oder Data-Warehouse-Systemen wie Snowflake.
• Kenntnisse in dbt, MLOps oder CI/CD.
• Erfahrung mit Power BI oder vergleichbaren Reporting-Werkzeugen.
• Erste Praxis aus Praktika, Werkstudententätigkeiten oder eigenen Projekten im Daten- oder KI-Umfeld.

• Fachliche Begleitung durch erfahrene Data Scientists und Engineers.
• Ein motiviertes, interdisziplinäres Team innerhalb der Allianz-Gruppe.
• Flexible Arbeitszeiten, die auch Prüfungsphasen berücksichtigen.
• Attraktive Vergütung.
• Ein Arbeitsfeld, das sich technologisch schnell weiterentwickelt.
• Die Möglichkeit einer Abschlussarbeit oder eines festen Einstiegs nach dem Studium.