Intern or Working Student (m/f/d) Data Analytics with Data Engineering focus

Описание компании

Roland Berger, основанная в 1967 году, выделяется как единственная ведущая консультационная компания с глубокими европейскими корнями и богатым немецким наследием. Мы предлагаем широкий спектр услуг, помогая крупным международным компаниям в различных отраслях и государственным учреждениям совершенствовать их общие корпоративные стратегии и оптимизировать бизнес-процессы и организационные структуры. С самого начала мы приветствуем множество языков и культурных нюансов, придаем большое значение разнообразию и поощряем уникальные точки зрения в наших командах.

Если вы целеустремленный человек с предпринимательским складом ума, готовы брать инициативу и вносить изменения, Roland Berger – идеальное место для вас.

Описание работы

Наша команда по аналитике и платформенным решениям играет ключевую роль в помощи нашим клиентам из различных отраслей управлять и извлекать выгоду из данных на протяжении всей их цепочки создания стоимости. Мы разрабатываем решения на основе данных, направленные на стратегическое управление бизнесом, и создаем сложные продукты, включающие машинное обучение, а также строим комплексные инфраструктурные рамки данных.

Приглашаем вас присоединиться к нашей динамичной команде в таких городах, как Мюнхен, Франкфурт, Дюссельдорф, Гамбург, Штутгарт или Берлин. В настоящее время мы предлагаем позиции стажера (полная занятость на 3-4 месяца) или работающего студента (16-20 часов в неделю как минимум на 6 месяцев).

Ваша роль и обязанности:

Вы будете заниматься различными внутренними задачами с акцентом на архитектуру данных, инженерию данных и другие темы, связанные с данными. Вы также будете поддерживать проектные команды в создании инструментов на протяжении процессов ETL или ELT и активно вносить вклад в развитие наших технологий баз данных и инфраструктуры облачных вычислений.

Требования:

Идеальный кандидат должен обучаться или иметь степень в количественной области, такой как бизнес-информатика, компьютерные науки, физика или математика, и иметь некоторый практический опыт в области инженерии данных. Страсть к разработке комплексных систем управления данными, включая такие аспекты, как управление данными и метаданными, является критически важной.