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

S-Kreditpartner; Berlin; Hybrid; EUR 18.000 - 26.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Vergütung – 16 €/Stunde Einstieg

Flexible Arbeitszeiten

Home Office

Zentrale Lage in Berlin

Zusammenfassung

S-Kreditpartner sucht eine engagierte Werkstudentin bzw. einen Werkstudenten Data Science – Konditionsgestaltung (m/w/d) in Berlin. Sie arbeiten an datenbasierten Fragestellungen rund um Kreditpreise, Kundenverhalten und Ertragspotenziale, bereiten Daten auf und entwickeln Modelle.

Sie befinden sich in einem laufenden Studium mit finanzwirtschaftlichem oder statistischem Schwerpunkt und bringen Python- sowie SQL-Kenntnisse mit. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office werden angeboten.

Qualifikationen

• Laufendes Studium mit finanzwirtschaftlichem, wirtschaftsmathematischem oder statistischem Schwerpunkt.
• Interesse an Fragestellungen rund um Kreditgeschäft, Preisbildung, Marktanalysen und datengetriebene Steuerung.
• Erste praktische Erfahrungen im Finanzumfeld, in der Datenanalyse oder Modellierung.
• Praktische Kenntnisse in Python (Pandas/Polars, NumPy)
• Grundkenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken sowie Versionsverwaltung (Git)
• Kenntnisse statistischer Analysemethoden (Regression, EDA, Clusteranalysen)
• Arbeitsweise datenaffin, analytisch, eigeninitiativ und qualitätsorientiert
• Gute Kommunikationsfähigkeiten, Teamfähigkeit und Zuverlässigkeit

Aufgaben

• Daten aus verschiedenen Quellen aufbereiten und auswerten.
• Datenbasierte Bewertung unternehmensrelevanter Fragestellungen unterstützen.
• Muster in großen Datenmengen durch Data Mining/Stat modelling erkennen.
• Gemeinsam Handlungsempfehlungen ableiten und umsetzen.
• Modelle zur Preisabsatzanalyse und Ertragspotenzialen entwickeln.
• Python-Skripte/Jupyter Notebooks für Analysen erstellen und Qualität sichern (Code Reviews).

Kenntnisse

Dataanalyse

Teamfähigkeit

Kommunikation

Analytisches Denken

Statistisches Wissen

Ausbildung

Finance/Finanzwirtschaftliche Schwerpunkt

Tools

Python

SQL

Git

Jobbeschreibung

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.

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

Deine Aufgaben

• 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)

Dein Profil

• 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

Deine Benefits

• 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)

Datenschutzhinweise für Bewerberinnen und Bewerber (PDF 98 KB)

Noch Fragen? Gerne beantwortet [e-mail] diese per E‑Mail.