Werkstudent Data Science - Konditionsgestaltung

S-Kreditpartner - unser Name ist Programm. Und der macht deutlich: Wir gehören zur Sparkassen-Familie. Als spezialisierter Motor der Innovation bündeln wir unsere Expertise in der Auto- und Konsumentenfinanzierung. Gemeinsam mit unseren Vertriebspartnern wollen wir die Position der Sparkassen-Finanzgruppe in diesen Geschäftsfeldern stärken. \n

Im Bereich Geschäftsentwicklung sind wir für die Weiterentwicklung und Optimierung von Retailkreditprodukten, Refinanzierungsprodukten und -prozessen zuständig. Wir beraten die Geschäftsführung, treiben die Digitalisierung und Effizienzsteigerung von Bankprozessen voran, betreuen vermittelte Versicherungsprodukte und analysieren Zins- und Provisionsmodelle, um unser Wachstum im Retailkreditgeschäft zu fördern. \n, Du möchtest Dein theoretisches Wissen in der Praxis einsetzen und an datengetriebenen Entscheidungen im Bankumfeld mitwirken? Dann unterstütze unser Team im Bereich Konditionsgestaltung als Werkstudent Data Science - Konditionsgestaltung (m/w/d). Bei uns arbeitest Du an spannenden Analyse- und Modellierungsaufgaben rund um Kreditpreise, Kundenverhalten und Ertragspotenziale. Klingt interessant? Dann bewirb Dich jetzt als \n\t\t\t\t\t\t, n \n

• Du bereitest Kunden- und Marktdaten aus unterschiedlichen Quellen auf und wertest diese aus\n
• Du unterstützt bei der datenbasierten Bewertung unternehmensrelevanter Fragestellungen - mithilfe analytischer Methoden und aussagekräftiger Visualisierungen\n
• Du identifizierst Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen durch Verfahren aus Data Mining und Statistical Modelling\n
• Du leitest gemeinsam mit dem Team Handlungsempfehlungen ab und wirkst an deren Umsetzung mit\n
• Du arbeitest an der Konzeption und Entwicklung statistischer Modelle mit, beispielsweise zur Analyse der Preissensitivität von Privatkunden und zur Identifikation von Ertragspotenzialen\n
• Du unterstützt bei der Entwicklung, Weiterentwicklung und Pflege von Python-Skripten bzw. Jupyter Notebooks für wiederkehrende Analysen sowie deren Qualitätssicherung (Code Review)\n

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• Du befindest Dich in einem laufenden Studium mit finanzwirtschaftlichem, wirtschaftsmathematischem, statistischem oder vergleichbarem Schwerpunkt\n
• Du hast Interesse an Fragestellungen rund um Kreditgeschäft, Preisbildung, Marktanalysen und datengetriebene Steuerung\n

• Idealerweise konntest Du bereits erste praktische Erfahrungen - etwa durch Praktika, Werkstudententätigkeiten oder Studienprojekte - im Finanzumfeld, in der Datenanalyse oder Modellierung sammeln \n

• Du bringst praktische Kenntnisse in Programmiersprachen zur Datenanalyse mit, insbesondere Python (z. B. Pandas/ Polars, NumPy oder vergleichbare Bibliotheken)\n
• Idealerweise hast Du zusätzlich Grundkenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken sowie Versionsverwaltung (z. B. Git) erworben\n
• Du verfügst über Kenntnisse statistischer Analysemethoden, z. B. Regressionen, explorative Datenanalyse oder Clusteranalysen\n
• Du arbeitest datenaffin, analytisch, eigeninitiativ und qualitätsorientiert. Du dokumentierst Deine Ergebnisse und Vorgehensweisen nachvollziehbar\n
• Du kommunizierst gerne, arbeitest zuverlässig im Team und hast Freude am Austausch mit Kolleginnen und Kollegen\n

• Vergütung & Finanzen (Attraktive Vergütung mit einem Stundenlohn von 16 Euro zum Einstieg)\n
• Work-Life-Balance & Flexibilität (Gute Vereinbarkeit von Beruf, Studium und Privatleben durch z. B. flexible Arbeitszeiten und Home-Office, Förderung Deiner individuellen Entwicklung durch eine umfassende Einarbeitung sowie Weiterentwicklungsmöglichkeiten)\n
• Gesundheit und Wohlbefinden (Modern ausgestattete Arbeitsplätze in unserem zentral gelegenen Office in der Nähe des U-Bahnhofes Berliner Straße, Betriebliche Gesundheitsförderung, z. B. Betriebsarzt, Grippeschutzimpfungen, Beratungsangebote\n
• Entwicklung & Community (Regelmäßige Firmenevents und Sportangebote, z. B. Sommerfest und Weihnachtsfeier, Tischtennis, Yoga und Firmenlauf etc., Kreativ- und Kollaborationsetage SKPhub inkl. Obstkorb und Getränkeauswahl)\n

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