Informationen zur Anzeige:
Werkstudent im Bereich Kundenzufriedenheit und Analyse (m/w/d)
Unterföhring (bei München)
Aktualität: 20.02.2025
Anzeigeninhalt:
20.02.2025, Allianz Kunde und Markt GmbH
Unterföhring (bei München)
Werkstudent im Bereich Kundenzufriedenheit und Analyse (m/w/d)
Aufgaben:
Du magst Zahlen, Daten, Geschwindigkeit und anspruchsvolle Aufgaben? Du möchtest einen Großkonzern auf der Reise zum datengetriebenen Unternehmen begleiten und suchst die Kombination aus Großkonzern und Startup-Mentalität? Dann bist Du bei uns richtig. Im Team NPS Analyse hast du die Möglichkeit, wertvolle Praxiserfahrungen zu sammeln und deine theoretischen Kenntnisse direkt in spannende Projekte einzubringen. Lerne die Abläufe und Strukturen in der Versicherungsbranche kennen und verstehe, wie verschiedene Abteilungen zusammenarbeiten.
Als Werkstudent:in in unserem Team unterstützt Du vor allem bei (stochastischen) Analysen und der Modellierung von Daten rund um das Thema Kundenzufriedenheit und Net Promoter Score.
Darüber hinaus hast Du die Möglichkeit mit einem dynamischen und motivierten Team zusammenzuarbeiten, welches dich bei deiner Entwicklung unterstützt, und Dir viele Freiheiten bietet (u.a. flexible Arbeitszeiten inkl. Homeoffice).
Analyse und Aufbereitung von Daten mit geringer Prävalenz
Implementierung von Methoden (z.B. MICE) zur Imputation fehlender Werte
Evaluierung der Modellperformance und Auswirkungen auf bestehende Prognosemodelle
Unterstützung bei der Integration der erstellten Modelle in bestehende Analyseprozesse
Berücksichtigung rechtlicher und ethischer Aspekte der Datenverarbeitung
Dokumentation der Ergebnisse und Erstellung von Präsentationen für verschiedene Stakeholder
Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen zur Ableitung praxisnaher Handlungsempfehlungen
Qualifikationen:
Studium im Bereich Data Science, (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
Interesse an Machine Learning, KI-gestützter Datenverarbeitung und Datenimputation
Erste Erfahrung mit gängigen Programmiersprachen und Tools für Datenanalyse (z. B. Python, R, SQL, TensorFlow, Scikit-Learn)
Fähigkeit, sich schnell in neue analytische Fragestellungen einzuarbeiten
Kombination aus analytischem Denken, strukturierter Arbeitsweise und Problemlösungskompetenz
Idealerweise erste praktische Erfahrung im Bereich Datenanalyse oder Modellierung
Fließende Deutschkenntnisse runden dein Profil ab
Berufsfeld
Bundesland
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