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  • Praktikant/Werkstudent Python Daten Analyse / Machine Learning Engineer (m/w/d)

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Praktikant/Werkstudent Python Daten Analyse / Machine Learning Engineer (m/w/d)

Grant Thornton Germany
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Location
Düsseldorf, Germany
Duration (Months)
6 Months
Time
Part-time
Work Mode
Not disclosed
Salary
Not disclosed
Visa Help
Not disclosed
Last Verified
1 month ago

Education

  • Bachelor
  • Master

Skills & Qualifications

Technical Skills

  • Python
  • Pandas
  • Numpy
  • Pytorch
  • Pyarrow
  • Polar
  • DevOps
  • agentischen Frameworks
  • LangChain
  • AutoGen
  • Statistik
  • Datenanalyse-Methoden
  • Machine Learning

Soft Skills

  • Neugierde
  • Leidenschaft für Exzellenz
  • analytisch
  • großes Interesse an datengetriebenen Methoden
  • große Ganze im Blick
  • komplexe Themen für ein nicht-technisches Publikum verständlich aufbereiten
  • Selbstständiges und zielgerichtetes Arbeiten
  • verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse

Job Description

Wir nennen unsere Arbeit: Wirkung zeigen. Für Dich bedeutet das ein Umfeld, in dem Du Deine Neugierde, Dein Wissen und Deine Leidenschaft für Exzellenz mit anderen teilen kannst. Weil unsere Arbeit Wirkung zeigt, ist Grant Thornton eine der erfolgreichsten Anlaufstellen für den Mittelstand, für Start-ups und den DAX. Mit uns begleitest Du das Wachstum unserer Mandate regional, national und international und schärfst dabei Deinen Blick für Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Wir wachsen weiter. Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir für unser Team an den Standorten Hamburg oder Berlin Praktikanten/Werkstudenten (m/w/d) im Bereich Advisory für die Entwicklung von KI-Agenten. Wir richten unsere Teamkommunikation nach Dir, egal ob auf Englisch oder Deutsch. Arbeite an der Schnittstelle von Finance, Technologie und Strategie und gestalte mit uns das wachsende KI-Portfolio von Grant Thornton! Als Praktikant/Werkstudent (m/w/d) arbeitest Du im Expertenteam von Deal Advisory und Data Analytics an skalierbaren KI-Agenten, die M&A-Transaktionen bei Grant Thornton verbessern. Du entwickelst und trainierst KI-Lösungen mit echten Daten und modernen ML-Methoden, z. B. zur Automatisierung von Investitionsentscheidungen in Softwareunternehmen. Dabei bist Du aktiv in die Entwicklung, Datenaufbereitung und Umsetzung automatisierter Analyse-Workflows eingebunden und wirst individuell von erfahrenen Experten betreut. So lernst Du, wie Finanzwissen und KI-Systeme zusammenwirken, um den Finanzbereich zu transformieren. Dabei unterstützt Du das Team bei folgenden Aufgaben: * Du arbeitest an der Entwicklung von agentischen KI-Systemen, z. B. zur intelligenten Datenverarbeitung, Entscheidungsunterstützung oder Automatisierung * Du unterstützt bei der Konzeption, Implementierung und Evaluation von ML-Modellen als Grundlage für KI-Funktionalitäten * Du führst Literaturrecherchen durch und entwickelst Prototypen zur Validierung neuer Ansätze sowie auch Visualisierungsdashboards * Vorbereitung von Analysen in Excel, Power BI oder internen Tools gehört ebenfalls zu Deinen Aufgaben * Du hast die Möglichkeit, Deine Arbeit in einer Bachelor- oder Masterarbeit weiterzuentwickeln

Requirements

  • B.Sc./M.Sc.-Studiengang in Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich eingeschrieben
  • solide Grundlagen in Statistik, Datenanalyse-Methoden und Machine Learning
  • erste praktische Erfahrung mit Python, insbesondere Libraries wie Pandas, Numpy, Pytorch, ggf. Pyarrow und Polar
  • Kenntnisse in DevOps und agentischen Frameworks (z. B. LangChain, AutoGen)
  • analytisch
  • großes Interesse an datengetriebenen Methoden
  • große Ganze im Blick
  • komplexe Themen für ein nicht-technisches Publikum verständlich aufbereiten
  • Selbstständiges und zielgerichtetes Arbeiten
  • verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Related Field

  • AI & Machine Learning

Related Subfield

  • Applied Machine Learning

Languages

  • Deutsch
  • Englisch

Nice to Haves

  • Relevante theoretische oder praktische Erfahrungen in der Wirtschaftsprüfung oder in Softwareunternehmen
  • Data Warehousing
  • Datenstrukturen
  • Reporting-Tools wie PowerBI, Qlik oder Tableau
  • Data-Mining-Tools wie Knime
  • entsprechende Zertifikate
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