SMA Solar Technology AG
34266 Niestetal - Deutschland
Bürokaufmann/-frau
Praktikum/Trainee/Werkstudent
Vollzeit
ab 17.02.2026
Beschreibung
Der Bereich Controlling Standards & Analytics verantwortet das konzernweite Berichtswesen und treibt die Automatisierung sowie Digitalisierung im Finanzbereich mit Themen wie Business Intelligence und Predictive Analytics aktiv voran. Im Business Intelligence & Analytics Team betreuen wir über 80 Datenmodelle, die konzernweit für wichtige Analysen im Bereich Reporting, Planung und Forecasting genutzt werden. Für die digitale Strategie der SMA im Finanzbereich möchten wir mit der neuen Stelle nic...
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Der Bereich Controlling Standards & Analytics verantwortet das konzernweite Berichtswesen und treibt die Automatisierung sowie Digitalisierung im Finanzbereich mit Themen wie Business Intelligence und Predictive Analytics aktiv voran. Im Business Intelligence & Analytics Team betreuen wir über 80 Datenmodelle, die konzernweit für wichtige Analysen im Bereich Reporting, Planung und Forecasting genutzt werden. Für die digitale Strategie der SMA im Finanzbereich möchten wir mit der neuen Stelle nicht nur die klassischen Themen weiterentwickeln, sondern auch zukunftsorientierte Prognosen durch den Einsatz statistischer Methoden und Machine-Learning-Modelle vorantreiben. Diese Modelle sollen in die bestehende Systemlandschaft integriert werden, um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen.
Deine Mission – das erwartet dich bei uns:
- Code-Optimierung & Qualität: Du verbesserst die Performance unseres bestehenden Codes, räumst auf, strukturierst um und stellst mit klaren pytest-Unit-Tests sicher, dass unsere Modelle zuverlässig laufen.
- Daten- & Modell-Exploration: Du analysierst neue Datenquellen und ML-Modelle für unsere KI-Forecasts, testest Hypothesen und diskutierst deine Ergebnisse offen im Team – Teamspirit auf Augenhöhe ist dabei unser Standard.
- Datenaufbereitung mit SAP: Du lädst Daten mit SAP Analysis for Microsoft Office aus unserem SAP Business Warehouse, bereitest sie mit Python für unsere KI-Infrastruktur auf und sorgst damit für saubere, nutzbare Datengrundlagen.
- KI-Forecasting im Monatsrhythmus: Du begleitest die monatliche Erstellung der KI-Forecasts für den Finanzbereich und erlebst direkt, wie deine Arbeit in Reports und Entscheidungen einfließt.
- Kontinuierliche Verbesserung: Du bringst eigene Ideen ein, wie wir unsere Datenpipelines, Auswertungen und Modelle noch schlanker, schneller und robuster machen können – wir geben dir Raum, dich auszuprobieren.
Dein Profil – das bringst du mit:
- Eingeschriebene:r Student:in in Data Science, (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
- Sicherer Umgang mit Python und insbesondere pandas für Datenanalyse und -aufbereitung; erste Berührungspunkte mit scikit-learn oder sktime von Vorteil
- Interesse an sauberem, performantem Code und ersten Erfahrungen mit automatisierten Tests (z. B. pytest)
- Grundkenntnisse in git oder die Bereitschaft, sich zügig in Versionsverwaltung einzuarbeiten
- Hohe Motivation für analytisches, strukturiertes Arbeiten mit Zahlen und Daten
- SAP-Kenntnisse: Nicht erforderlich – wir bringen dir alles bei, was du brauchst
Deine Checkliste:
- Du bist immatrikulierte:r Student:in und möchtest Studium und Praxis sinnvoll verbinden
- Du hast ca. 15 Stunden pro Woche Zeit und möchtest uns mindestens 12 Monate unterstützen – gern auch länger
- Du erhältst eine faire Vergütung und profitierst von weiteren attraktiven Benefits
- Du gestaltest Wandel aktiv mit, indem du dazu beiträgst, unsere Testlandschaft und Labore kontinuierlich weiterzuentwick...
Deine Mission – das erwartet dich bei uns:
- Code-Optimierung & Qualität: Du verbesserst die Performance unseres bestehenden Codes, räumst auf, strukturierst um und stellst mit klaren pytest-Unit-Tests sicher, dass unsere Modelle zuverlässig laufen.
- Daten- & Modell-Exploration: Du analysierst neue Datenquellen und ML-Modelle für unsere KI-Forecasts, testest Hypothesen und diskutierst deine Ergebnisse offen im Team – Teamspirit auf Augenhöhe ist dabei unser Standard.
- Datenaufbereitung mit SAP: Du lädst Daten mit SAP Analysis for Microsoft Office aus unserem SAP Business Warehouse, bereitest sie mit Python für unsere KI-Infrastruktur auf und sorgst damit für saubere, nutzbare Datengrundlagen.
- KI-Forecasting im Monatsrhythmus: Du begleitest die monatliche Erstellung der KI-Forecasts für den Finanzbereich und erlebst direkt, wie deine Arbeit in Reports und Entscheidungen einfließt.
- Kontinuierliche Verbesserung: Du bringst eigene Ideen ein, wie wir unsere Datenpipelines, Auswertungen und Modelle noch schlanker, schneller und robuster machen können – wir geben dir Raum, dich auszuprobieren.
Dein Profil – das bringst du mit:
- Eingeschriebene:r Student:in in Data Science, (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
- Sicherer Umgang mit Python und insbesondere pandas für Datenanalyse und -aufbereitung; erste Berührungspunkte mit scikit-learn oder sktime von Vorteil
- Interesse an sauberem, performantem Code und ersten Erfahrungen mit automatisierten Tests (z. B. pytest)
- Grundkenntnisse in git oder die Bereitschaft, sich zügig in Versionsverwaltung einzuarbeiten
- Hohe Motivation für analytisches, strukturiertes Arbeiten mit Zahlen und Daten
- SAP-Kenntnisse: Nicht erforderlich – wir bringen dir alles bei, was du brauchst
Deine Checkliste:
- Du bist immatrikulierte:r Student:in und möchtest Studium und Praxis sinnvoll verbinden
- Du hast ca. 15 Stunden pro Woche Zeit und möchtest uns mindestens 12 Monate unterstützen – gern auch länger
- Du erhältst eine faire Vergütung und profitierst von weiteren attraktiven Benefits
- Du gestaltest Wandel aktiv mit, indem du dazu beiträgst, unsere Testlandschaft und Labore kontinuierlich weiterzuentwick...
Ref-Nr.: 9380885
Aktualisiert:
20.02.2026
Quelle: Bundesagentur für Arbeit
weitere Infos Rechtliche Hinweise zur Nutzung
Ob die Stelle noch verfügbar ist und weitere Informationen findest du direkt auf der Website der Bundesagentur für Arbeit. Bitte beachte: OPROMA ist nicht der Anbieter dieser Stelle und kann keine Auskünfte geben.
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