Job Description

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.

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.

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

Werkstudent Data Science – Konditions­gestaltung (m/w/d)

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

• Du befindest Dich in einem laufenden Studium mit finanz­wirtschaftlichem, wirtschafts­mathematischem, statistischem oder vergleich­barem Schwerpunkt
• Du hast Interesse an Fragestel­lungen rund um Kredit­geschäft, Preisbildung, Marktanalysen und daten­getriebene Steuerung
• Idealerweise konntest Du bereits erste praktische Erfahrungen – etwa durch Praktika, Werkstudenten­tätigkeiten oder Studien­projekte – im Finanzumfeld, in der Daten­analyse oder Modellierung sammeln
• Du bringst praktische Kenntnisse in Programmier­sprachen zur Daten­analyse mit, insbesondere Python (z. B. Pandas/​Polars, NumPy oder vergleichbare Bibliotheken)
• Idealerweise hast Du zusätzlich Grundkenntnisse in SQL und relationalen Daten­banken sowie Versions­verwaltung (z. B. Git) erworben
• Du verfügst über Kenntnisse statistischer Analyse­methoden, z. B. Regressionen, explorative Daten­analyse oder Cluster­analysen
• Du arbeitest datenaffin, analytisch, eigeninitiativ und qualitäts­orientiert. Du dokumentierst Deine Ergebnisse und Vorgehens­weisen nachvollziehbar
• Du kommunizierst gerne, arbeitest zuverlässig im Team und hast Freude am Austausch mit Kolleginnen und Kollegen

• Vergütung & Finanzen (Attraktive Vergütung mit einem Stundenlohn von 16 Euro zum Einstieg)
• 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)
• 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
• Entwicklung & Community (Regelmäßige Firmen­events und Sportangebote, z. B. Sommerfest und Weihnachtsfeier, Tischtennis, Yoga und Firmenlauf etc., Kreativ- und Kollaborations­etage SKPhub inkl. Obstkorb und Getränke­auswahl)

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