Werkstudent (m/w/d) im Bereich Finanzanwendungen Regulatorik

Lbbw International; Stuttgart; On-site; EUR 17,000 - 21,000; Full time

Job summary

LBBW sucht einen Werkstudenten (m/w/d) im Bereich Finanzanwendungen Regulatorik in Stuttgart. Du unterstützt bei der fachlichen Betreuung regulatorischer Anwendungen und wirkst bei Analysen und der Dokumentation im Meldewesen mit.

Du zeigst Interesse an Datenanalyse, SQL-Kenntnissen und KI-Anwendungen im regulatorischen Umfeld. Du studierst Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbar, mindestens im dritten Semester, und arbeitest gerne im Team.

Qualifications

• Student/in im dritten Semesters in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik oder vergleichbarem Studium.

Responsibilities

• Unterstützung bei fachlicher Betreuung regulatorischer Anwendungen.

Skills

Datenanalyse

SQL

Analytisches Denken

Teamfähigkeit

Deutschkenntnisse

MS Office

KI-Kenntnisse

Education

Wirtschaftsinformatik oder vergleichbares Studium

Im dritten Semester oder höher

Tools

Abacus 360

Job description

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Werkstudent (m/w/d) im Bereich Finanzanwendungen Regulatorik

Referenznummer:17808 -Einsatzort:Stuttgart -Unternehmen:LBBW -Funktionsbereich:Finanzen-Dauer des Einsatzes: bis zu 18h in der Woche

Die LBBW zählt zu den führenden Banken Deutschlands und ist ein innovatives, internationales und nachhaltiges Unternehmen im Finanzsektor. Wir sind eine verlässliche Bank und wissen, was es heißt, sich zu verändern. Digitalisierung, Agilität und Effizienz sind für uns nicht nur Schlagworte, sondern ständige Begleiter unserer eigenen Entwicklung. Denn nur wer sich selbst wandelt, versteht, was es dafür braucht. Wir bieten ein Umfeld, das persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Mit über 10.000 Mitarbeitenden gestalten wir die Zukunft der Finanzwelt – Gemeinsam #NeuesSchaffen

Deine Aufgaben

• Du unterstützt bei der fachlichen Betreuung und Weiterentwicklung regulatorischer Anwendungen.
• Du wirkst bei Analysen, fachlichen Konzepten und der Dokumentation im Umfeld der Ergebnisdatenbereitstellung des bankaufsichtlichen Meldewesens mit.
• Du unterstützt bei der Weiterentwicklung und Qualitätssicherung der Datenversorgung für Abacus 360.
• Du arbeitest an der Abstimmung zwischen Fachbereich, IT und weiteren Stakeholderinnen und Stakeholdern mit.
• Du bereitest Daten, Auswertungen und Präsentationen auf.
• Du bringst eigene Ideen und Impulse für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im regulatorischen Umfeld ein – beispielsweise zur Analyse, Automatisierung oder Dokumentation von Prozessen.

Dein Profil

• Du studierst Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik, Betriebswirtschaftslehre, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang und bist mindestens im dritten Semester.
• Du interessierst Dich für datengetriebene Prozesse sowie regulatorische Fragestellungen im Regulatory Reporting und konntest idealerweise bereits erste Berührungspunkte im Studium sammeln.
• Du arbeitest gerne analytisch und strukturiert und zeichnest Dich durch eine sorgfältige Arbeitsweise aus.
• Du hast Freude an der Zusammenarbeit im Team.
• Du gehst sicher mit den gängigen MS-Office-Anwendungen um.
• Du verfügst idealerweise über Kenntnisse in der Datenanalyse, beispielsweise mit SQL.
• Du bringst erste praktische Erfahrungen, Kenntnisse oder persönliches Interesse im Bereich Künstliche Intelligenz mit – insbesondere in den Bereichen generative AI, Datenanalyse oder Prozessautomatisierung.
• Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.

Das erwartet Dich:

• Du erhältst einen praxisnahen Einblick in ein anspruchsvolles und zukunftsorientiertes Themenfeld an der Schnittstelle von Regulierung, Daten und IT.
• Du hast die Möglichkeit, an der Weiterentwicklung zentraler Anwendungen und Datenprozesse im Meldewesen mitzuwirken.
• Du bekommst Raum, eigene Ideen einzubringen – insbesondere für innovative AI-Anwendungsfälle.
• Du arbeitest in einem engagierten, kollegialen und erfahrenen Team.
• Du profitierst von flexiblen Arbeitszeiten, die sich gut mit Deinem Studium vereinbaren lassen.