Werkstudent Analytics Consulting (m/w/d)

Payback

München

Vor Ort

EUR 16.862.000 - 26.450.000

Teilzeit

Vor 4 Tagen
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Benefits dieser Stelle

Kostenlose Verpflegung
Fitnessstudiozugang
Kulturelle Events
Interne Trainings und Weiterentwicklun
Deutschlandticket Mobilität
Flexible Urlaubsregelung

Zusammenfassung

PAYBACK sucht einen Werkstudenten im Analytics Consulting am Standort München. Du übersetzt komplexe Daten in Business Insights und konkrete Handlungsempfehlungen in unterschiedlichen Bereichen des Unternehmens.

Du arbeitest eng mit Data- und Analytics-Experten zusammen, entwickelst standardisierte Datenprodukte, Analysen und Reports und präsentierst Ergebnisse verständlich für verschiedene Stakeholder.

Qualifikationen

  • Du studierst ein quantitativ ausgerichtetes Fach (z. B. Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder Vergleichbares).
  • Du hast Freude an datengetriebenen Fragestellungen und leitest Erkenntnisse ab.
  • Kenntnisse in Big Query SQL und im Umgang mit großen Datenmengen/Datenbanken.
  • Erfahrung mit einer Programmiersprache bzw. Analytics-Tool, z. B. Python oder R.
  • Du besitzt gute Excel-Kenntnisse.
  • Du arbeitest selbstständig, strukturiert und kommunizierst analytische Ergebnisse verständlich.
  • Du besitzt Deutsch- und Englischkenntnisse auf mindestens B2-Niveau.
  • Du bist mindestens 12 Monate verfügbar und kannst 60 Stunden/Monat, idealerweise 80 Stunden, arbeiten.

Aufgaben

  • Du analysierst große und komplexe Datenmengen gemeinsam mit erfahrenen Data- und Analytics-Expert:innen und leitest daraus relevante Insights und Handlungsempfehlungen ab.
  • Du bearbeitest eigenständig datenbezogene Fragestellungen und übersetzt Business-Fragen in analytische Lösungsansätze.
  • Du unterstützt bei der Entwicklung standardisierter Datenprodukte, Analysen und Reports sowie bei der Weiterentwicklung der Prozesse.
  • Du bereitest Analyseergebnisse verständlich auf und machst die gewonnenen Erkenntnisse für Stakeholder nutzbar.
  • Du unterstützt bei der Weiterentwicklung und Dokumentation unseres Analytics-Knowledge-Managements.

Kenntnisse

SQL
BigQuery
Python
R
Excel
Datenanalyse

Ausbildung

Data Science
Wirtschaftsinformatik
Statistik
Mathematik
Wirtschaftswissenschaften

Tools

Power BI

Jobbeschreibung

Sprache im Team: Deutsch und Englisch

Vertragsart: Werkstudent, 60 oder 80 Stunden pro Monat, bevorzugt 80 Stunden. Start ab sofort, Dauer 12 Monate. Reine Präsenzstelle am Standort München.

Worum es in dieser Rolle geht

Als Werkstudent im Analytics Consulting unterstützt du unser Team dabei, komplexe Daten in relevante Business Insights und konkrete Handlungsempfehlungen zu übersetzen. Dabei arbeitest du an analytischen Fragestellungen aus unterschiedlichen Business-Bereichen mit und erhältst einen praxisnahen Einblick in die Arbeit eines Analytics-Consulting-Teams.

Dein Arbeitsalltag
  • Du analysierst große und komplexe Datenmengen gemeinsam mit erfahrenen Data- und Analytics-Expert:innen und leitest daraus relevante Insights und Handlungsempfehlungen ab.
  • Du bearbeitest eigenständig datenbezogene Fragestellungen und unterstützt dabei, Business-Fragen in analytische Lösungsansätze zu übersetzen.
  • Du unterstützt bei der Entwicklung standardisierter Datenprodukte, Analysen und Reports sowie bei der Weiterentwicklung der dazugehörigen Prozesse.
  • Du bereitest Analyseergebnisse verständlich auf und unterstützt dabei, die gewonnenen Erkenntnisse für unterschiedliche Stakeholder nutzbar zu machen.
  • Du unterstützt bei der Weiterentwicklung und Dokumentation unseres Analytics-Knowledge-Managements.
Diese Rolle passt gut zu dir, wenn..
  • Du ein quantitativ ausgerichtetes Fach studierst, z. B. Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder einen vergleichbaren Bereich.
  • Du Freude daran hast, mit Daten zu arbeiten, analytische Fragestellungen zu lösen und aus Ergebnissen konkrete Erkenntnisse abzuleiten.
  • Du Kenntnisse in (Big Query) SQL und im Umgang mit größeren Datenmengen bzw. Datenbanken mitbringst.
  • Du Erfahrung mit einer Programmiersprache bzw. einem Analytics-Tool hast, z. B. Python oder R.
  • Du über gute Excel-Kenntnisse verfügst.
  • Du selbstständig und strukturiert arbeitest, teamorientiert bist und Interesse daran hast, analytische Ergebnisse verständlich zu kommunizieren.
  • Du über Deutsch- und Englischkenntnisse auf mindestens B2-Niveau verfügst und sich dabei wohlfühlst, auf Englisch zu arbeiten.
  • Du für mindestens 12 Monate verfügbar bist und uns mindestens 60 Stunden pro Monat, idealerweise 80 Stunden, unterstützen kannst.
Rahmenbedingungen & Benefits
  • Flexibilität: Urlaubstage passend zu deinem Modell (24 Tage / Jahr im Praktikum, 12 Tage / Jahr als Werkstudent)
  • Verpflegung:Größtenteils kostenfreie, gesunde und abwechslungsreiche Verpflegung, täglich frisches Obst und Popcorn, Getränke wie Kaffee und Tee inklusive
  • Gesundheit & Fitness:Kostenfreie Nutzung des eigenen Fitnessstudios, Gesundheitswochen, Massagen und Physio-Behandlungen vor Ort
  • Kultur:Team-Events,Student Lunches und eine offene "Comeasyouare"-Mentalität
  • Entwicklung:Individuelle interne Trainings und vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten
  • Mobilität:Eine Mobilitätspauschale im Wert des Deutschlandtickets, zentraler Standort und U-Bahn direkt vor der Tür
Vergütung
  • Pflichtpraktikum: 1.000 € / Monat
  • Freiwilliges Praktikum: 2.224 € / Monat
  • Werkstudent im Bachelor: 17 € / Stunde
  • Werkstudent im Master: 20 € / Stunde
Warum PAYBACK?

PAYBACK ist das führendeLoyalty-Programm in Deutschland und eine der größten datengetriebenen Marketingplattformen weltweit. Unsere Lösungen erreichen Millionen von Menschen - jeden Tag.

Mit über 1.000 Kolleginnen und Kollegen am Standort München entwickeln wir alle technischen Lösungen selbst und verbinden Daten, Technologie und Marketing, um messbaren Mehrwert zu schaffen. Dich erwarten interdisziplinäre Teams, echte Gestaltungsmöglichkeiten und eine offene, innovationsgetriebene Kultur.

Die PAYBACK GROUP schätzt Vielfalt - come as you are.

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