Praktikant Data Science / Data Engineering im Bereich Risk Advisory Services

Du hast deine ersten Semester geschafft und möchtest Dein theoretisches Wissen nun gern in spannenden Praxisprojekten anwenden? Bei uns wirst Du direkt in die Mandats- und Projektarbeit mit eingebunden und schnupperst so echte Praxisluft in einem interessanten Aufgabengebiet. Knüpfe schon jetzt wertvolle Kontakte, die deinen späteren Einstieg in die Berufswelt deutlich erleichtern können.

Für einen Zeitraum von 6 Monaten suchen wir Praktikant (W/M/D) Data Science & Artificial Intelligence in Berlin, Essen, Hamburg oder München.

Deine Aufgaben

Im Bereich DSA der Service Line „Risk Advisory Service (RAS)“ unterstützt und begleitest Du uns bei der Beratung unserer nationalen und internationalen Mandanten rund um das Thema “Datenanalyse und Aufbereitung”.
Dies umfasst Aufgabenstellungen wie z.B. die

• Ermittlung und Extraktion relevanter Informationen aus relationalen Datenbanken (Big Data)
• Analyse von Geschäftsprozessen und Erarbeitung von Optimierungspotentialen
• Evaluierung verschiedener Methoden und Tools für Data Analytics und Data Mining
• Unterstützung bei der Konzeption und Aufbau von Business Integlligence (BI) und Big Data Plattformen sowie der Auswahl von Speichertechnologien

Unser Ziel ist es, Deinen Karriereweg auch nach dem Abschluss deines Studiums mit Dir gemeinsam zu gehen

Requirements

Dein Profil

• Du bist ein Student der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science oder verwandter Studienrichtungen.
• Du hast Grundkenntnisse in SQL sowie im Umgang mit Standard- Tools zur Visualisierung von großen Datenmengen (z.B. PowerBI).
• Du denkst analytisch, gehst strukturiert vor, bist durchsetzungsstark sowie verantwortungsbewusst. 
• Du arbeitest gerne im Team und scheust Dich nicht, mit ausdauernder Leistungsbereitschaft neue Aufgaben anzupacken. 
• Englisch beherrschst Du verhandlungssicher. 
• Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit gängigen Office-Anwendungen setzen wir voraus.
• Du hast bereits erste Erfahrungen im Bereich Maschine Learning und Big Data Technologien gesammelt und besitzt
• idealerweise Grundkenntnisse in “Advanced Analytics" (z.B. Data Mining oder Predictive Analytics).