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# Werkstudent im Bereich Data Engineering, Data Analytics und GenAI

- **Company:** Allianz SE
- **Location:** München, Germany
- **Experience:** Internship
- **Salary:** €62,400.0
- **Contract:** Internship / Graduate position
- **Skills:** Artificial Intelligence, Big Data, Databases, Customer Data Management, Information Engineering, Python (Programming Language), SQL Databases, Information Technology, Data Analytics, GPT
- **Published:** June 10, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=b9339c110fc80278

## About the Role

* Dein Studium hat einen naturwissenschaftlichen Schwerpunkt (bspw. Informatik, Mathematik, Statistik)
 * Erfahrung mit SQL wünschenswert
 * Erfahrung in einer Programmiersprache (bevorzugt Python oder R)
 * Deutsch fließend
 * Begeisterung für große Datenmengen und explorative Vorgehensweisen, um Zusammenhänge und Auffälligkeiten zu finden und diese zu verstehen
 * Schnelle Auffassungsgabe
 * Analytische und strukturierte Vorgehensweise besonders hinsichtlich komplexer Fragestellungen
 * Spaß am Arbeiten im Team, Eigenverantwortlichkeit
 * Offenheit für kreative und innovative Lösungen sowie Freude am Umgang mit zukunftsweisenden Technologien wie Künstliche Intelligenz oder internes ChatGPT

## Description

Bist Du eine Person, die Lust hat, den Aufbau und die Vereinheitlichung einer zentralen Datenbank kennenzulernen und mitzugestalten? Willst Du durch die Tätigkeit ein Bild bekommen, wie in einem globalen Unternehmen Datenflüsse organisiert, verarbeitet und für analytische Aufgaben optimiert werden?
Wir suchen eine Verstärkung für vielfältige Themen vom Aufbau und Weiterentwicklung unserer zentralen Datenbasis, der Analytik unserer Kundendaten sowie neuen Möglichkeiten mittels KI Agenten unsere Analytik und Abläufe zu verbessern.

Das erwartet Dich bei uns alsWerkstudent im Bereich Data Engineering, Data Analytics und GenAI (m/w/d)

 * Eigenständige Untersuchung von Auffälligkeiten/ Abweichungen in den Daten durch die Analyse von großen Datenmengen
 * Abstimmung der Aufgaben und Ergebnisse mit den entsprechenden Fachverantwortlichen
 * Unterstützung bei der Validierung der Daten mit Einbringung von Verbesserungsvorschlägen


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