Auf einen Blick
- Aufgaben: Berate und prüfe Unternehmen im Finanzsektor mit innovativen, quantitativen Lösungen.
- Arbeitgeber: EY ist ein globales Unternehmen, das Finanzdienstleistungen für Banken und Versicherungen bietet.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitsmodelle, internationale Einsätze und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen, interdisziplinären Teams und gestalte die Finanzwelt von morgen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Mathematik, Statistik oder Informatik und Erfahrung in Datenanalyse erforderlich.
- Andere Informationen: Entwickle kreative Lösungen und nutze ungenutzte Datenpotenziale in einem inspirierenden Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Das erwartet dich bei uns – Erfahrungen, von denen du ein Leben lang profitierst
Unser Bereich Financial Services fokussiert sich auf Finanzdienstleistungen und unterstützt Banken, Versicherungen und Asset Manager dabei, in einer sich stets verändernden und schnelllebigen Welt erfolgreich zu sein. Im Umfeld bilanzieller, regulatorischer und marktbezogener Anforderungen arbeiten in dem Bereich Financial Accounting Advisory Services interdisziplinäre Teams, die ganzheitlich maßgeschneiderte Lösungen für unsere Mandant:innen entwickeln. Du verstärkst uns in Frankfurt/Main mit bilanzieller, aufsichtsrechtlicher und/oder quantitativer Expertise, um innovative Ideen für unsere Mandant:innen zu entwickeln und umzusetzen. Dabei übernimmst du vielfältige Aufgaben:
- Beratung und Prüfung nationaler und internationaler Unternehmen des Finanzsektors innerhalb einer Gruppe quantitativ ausgebildeter, innovationsstarker Expert:innen
- Entwicklung kreativer Lösungen zur Nutzung unausgeschöpfter Datenpotenziale, u. a. im Bereich Risk Analytics (z. B. Automatisierung, Datenvisualisierung und Einsatz von Machine Learning)
- Etablierung globaler, cloudbasierter Services für quantitative Themen (z. B. Pricing und Analyse großer Portfolios von Finanzinstrumenten)
- Modellierung und Automatisierung komplexer betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge
- Begleitung von Rechnungswesen und Risikomanagement auf dem Weg in die Finanzwelt der Zukunft
Das bringst du mit – Fähigkeiten, mit denen du die Zukunft gestaltest
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium mit quantitativem Schwerpunkt (z. B. Mathematik, Statistik, Physik, Informatik) und Erfahrung im Bereich Datenanalyse (u. a. ETL, Data Mining, Machine Learning, Datenvisualisierung)
- Sicherer Umgang mit einer Programmiersprache (z. B. Python, R, C#, Java, JavaScript) und/oder einem Datenbanksystem (z. B. SQL, SAS, MongoDB)
- Idealerweise erste praktische Erfahrungen (Praktikum oder Werkstudierendentätigkeit)
- Teamplayer:in mit Engagement und hohem Verantwortungsbewusstsein sowie Interesse an komplexen betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
Das bieten wir dir – ein inspirierendes Arbeitsumfeld
Bei EY setzen wir alles daran, dass die Welt besser funktioniert. Dafür hinterfragen wir täglich den Status quo und suchen schon heute die Antworten von morgen. Stillstand? Keine Option. Wandel? Sehen wir als Chance und Treiber für Innovation.
Wenn du auch so tickst, dann bist du bei uns genau richtig. Wir suchen Macher:innen, die Unternehmen, Entrepreneuren, Privatpersonen und der öffentlichen Hand helfen, über sich hinaus zu wachsen. Das erfordert Zusammenarbeit auf Augenhöhe und das Verlassen ausgetretener Pfade. Diese beschreitest du als Teil von interdisziplinären Teams – innovativ und multikulturell aufgestellt in Deutschland, Europa und der ganzen Welt.
Damit auch du persönlich und beruflich über dich hinauswächst, begleiten wir dich auf deinem Karriereweg mit auf dich zugeschnittenen Arbeitsmodellen sowie Trainings- und Entwicklungsmöglichkeiten on- und off-the-Job. Das Tempo und Ziel auf deinem Weg bestimmst du selbst.
Wir wissen: Erstklassiger Service für unsere Mandant:innen und Kund:innen beginnt bei zufriedenen und motivierten Mitarbeitenden. Deshalb reicht unser Angebot von flexiblen Arbeitsmodellen, Auslandeinsätzen und Weiterbildungen über Sport- und Freizeitangeboten bis hin zu Rabatten bekannter Marken und Anbieter sowie Altersvorsorge. Erfahre mehr über deine Benefits bei EY.
Du hast Lust was zu bewegen? Dann werde Teil unseres Teams.
Bewirb dich jetzt über unser Jobportal:
Mehr Informationen zum Bewerbungsprozess bei EY findest du auf unserer Karriereseite.
Weitere Informationen zu Financial Services findest du hier.
Deine Fragen beantwortet gerne unser Recruitment Center unter: +49 6196 996 10005.
Was andere über uns sagen, findest du auf kununu und Glassdoor.
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Data Scientist/Analyst prüfungsnahe Beratung/Quants - Assurance (Financial Services) (w/m/d) (Eschbo Arbeitgeber: EY
Kontaktperson:
EY HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist/Analyst prüfungsnahe Beratung/Quants - Assurance (Financial Services) (w/m/d) (Eschbo
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Finanzdienstleistungsbranche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem Laufenden über aktuelle Trends im Bereich Datenanalyse und Finanzdienstleistungen. Verfolge relevante Blogs, Podcasts oder Webinare, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für das Vorstellungsgespräch zu haben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele, wie du Programmiersprachen oder Datenbanktechnologien in vergangenen Projekten eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite Geschichten vor, die deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams hervorheben. Betone, wie du zur Lösung komplexer betriebswirtschaftlicher Herausforderungen beigetragen hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist/Analyst prüfungsnahe Beratung/Quants - Assurance (Financial Services) (w/m/d) (Eschbo
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine quantitativen Fähigkeiten hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Datenanalyse, insbesondere mit ETL, Data Mining und Machine Learning. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten angewendet hast.
Programmierkenntnisse betonen: Wenn du Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python oder R hast, stelle sicher, dass dies klar in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorgehoben wird. Nenne spezifische Projekte oder Aufgaben, bei denen du diese Sprachen verwendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Innovationskraft des Unternehmens beitragen kannst. Zeige deine Begeisterung für die Finanzdienstleistungsbranche.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EY vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die aktuellen Trends und Herausforderungen im Finanzdienstleistungssektor. Zeige, dass du die spezifischen Anforderungen und regulatorischen Rahmenbedingungen verstehst, mit denen Banken und Versicherungen konfrontiert sind.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sowie in Datenbanktechnologien wie SQL zu erläutern. Sei bereit, konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen zu teilen, bei denen du diese Fähigkeiten angewendet hast.
✨Teamarbeit betonen
Hebe deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams hervor. Zeige, dass du ein Teamplayer bist und wie du zur Lösung komplexer Probleme beigetragen hast. Dies ist besonders wichtig, da die Stelle eine enge Zusammenarbeit mit anderen Experten erfordert.
✨Kommunikationsfähigkeiten zeigen
Bereite dich darauf vor, deine Kommunikationsfähigkeiten sowohl in Deutsch als auch in Englisch zu demonstrieren. Übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, da dies entscheidend ist, um mit verschiedenen Stakeholdern effektiv zu kommunizieren.