Werkstudent (m/w/d) im Quantitative Risk & Data Analytics

Werkstudent (m/w/d) im Quantitative Risk & Data Analytics

Swiss Life Asset Managers Deutschland GmbH

Standort
Berlin
Python
SQL
Azure
Data Engineering
Datenbanken
Teamfähigkeit
Kommunikationsstärke
analytisches Denken
konzeptionelles Denken
Deutsch
Englisch

Hexjobs Insights

Werkstudent im Bereich Quantitative Risk & Data Analytics in Berlin. Aufgaben: Mitwirkung bei BI Lösung, Datenpipelines mit Python/Databricks. Anforderungen: Programmierkenntnisse, Interesse an Data Engineering.

Schlüsselwörter

Python
SQL
Azure
Data Engineering
Datenbanken
Teamfähigkeit
Kommunikationsstärke
analytisches Denken
konzeptionelles Denken
Deutsch
Englisch

Vorteile

  • Karriereentwicklung
  • Teamevents
  • Spannende Aufgaben
  • Flexibilität

Wir sind ein führender europäischer Vermögensverwalter und institutioneller Immobilien-Asset-Manager mit Standorten in der Schweiz, Frankreich, Deutschland, Luxemburg, Grossbritannien und Norwegen.

Unser Erfolgsrezept: eine starke Kundenorientierung, unterstützt von einem klaren Fokus auf Nachhaltigkeit und Inklusion. Als Arbeitgeberin investieren wir kontinuierlich in die Entwicklung unserer Mitarbeitenden.

Die Rolle

  • Aktive Mitwirkung bei der Weiterentwicklung der intern entwickelten BI Lösung für Risk Management und Analytics, insbesondere:
  • Mitwirkung bei der Programmierung von Datenpipelines (Python/Databricks/dbt)

Expertise

  • Studierende (Bachelor/Master) in den Fächern Informatik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwissenschaften o.ä.
  • Fundierte Programmierkenntnisse in Python, SQL
  • Erfahrung mit Azure wünschenswert
  • Interesse an Data-Engineering
  • Interesse am Bereich Datenbanken
  • Ausgeprägte Teamfähigkeit sowie Kommunikationsstärke
  • Starkes analytisches & konzeptionelles Denken
  • Gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Was wir bieten

Benefits

  • Karriereentwicklung
  • Teamevents
  • Spannende Aufgaben
  • Flexibilität

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Veröffentlichtvor etwa 11 Stunden
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