Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen für Finanzprozesse und arbeite mit Experten zusammen.
- Unternehmen: SAP, ein führendes Unternehmen in der Softwareentwicklung mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitsmodelle und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großem Einfluss auf Produktinnovationen und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanztechnologie und setze deine Forschung in die Praxis um.
- Qualifikationen: Doktorat in relevanten Bereichen und Erfahrung in der angewandten Finanzforschung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Wir helfen der Welt, besser zu funktionieren. Bei SAP halten wir es einfach: Sie bringen Ihr Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in Ihnen zum Vorschein. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie zählt. Sie finden einen Ort, an dem Sie Sie selbst sein können, Ihr Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören können.
Was Sie aufbauen werden: Die Academic Partnerships-Organisation bei SAP arbeitet mit anderen SAP-Teams zusammen, um die besten Dienstleistungen zu bieten, um strategische Forschungskooperationen zwischen SAP und der Wissenschaft zu fördern. Das PhD Graduate Team ist verantwortlich für den Aufbau der Brücke zwischen modernster Forschung und SAP-Funktionsteams. Unsere Mission ist es, die Anwendung von Forschung über SAP hinweg zu erleichtern und zur SAP-Forschungsstrategie mit interdisziplinären Forschungsaktivitäten beizutragen.
In Ihrer täglichen Arbeit werden Sie an der Ideation, Entwicklung und Einführung von KI-Anwendungsfällen für Herausforderungen der Finanztransformation arbeiten, indem Sie mit Branchenexperten, Forschern und Geschäftspartnern zusammenarbeiten. Sie werden praktische Datenwissenschaftsarbeit mit enger Zusammenarbeit mit GFA-Geschäftsteams kombinieren, um Innovationen und Forschungsergebnisse in umsetzbare KI-Anwendungsfälle zu übersetzen.
Die Rolle umfasst:
- Die Anwendung von maschinellem Lernen und quantitativen Forschungsmethoden auf Finanz-KI-Anwendungsfälle innerhalb von SAPs KI-Innovationsprogrammen in GFA.
- Prototyping von KI-Modellen und -Agenten für Finanzprozesse, basierend auf Erfahrungen mit Risikobewertung und Analyse des Verhaltens von Aktionären.
- Übersetzung empirischer Forschungsergebnisse in konkrete, skalierbare Innovationsstrategien für die Finanzen.
- Zusammenarbeit mit GFA Operations, Geschäftspartnern und Technologie-Teams zur Definition von Anforderungen, Validierung von KI-Fähigkeiten und Unterstützung der Einsatzbereitschaft.
- Unterstützung des Wissenstransfers und des Aufbaus von Fähigkeiten innerhalb der Finanzteams.
- Förderung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit zwischen Produkt-, IT-, Finanz- und Führungsteams.
- Gestaltung einer strategischen Vision für KI in der Finanzwirtschaft.
- Durchführung strukturierter Stakeholder-Workshops und Überprüfungssitzungen zur Erfassung von Finanzanforderungen.
- Teilnahme an interdisziplinären Forschungsaktivitäten mit dem PhD Graduate Team.
Was Sie mitbringen:
- Fortgeschrittener Hochschulabschluss (bevorzugt PhD) in Finanzen, Management, Informationssystemen oder ähnlichem.
- Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in relevanter Forschung.
- Nachweisbare Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von ML-Modellen im Finanzkontext.
- Starke Programmierkenntnisse in Python für die Finanzdatenanalyse.
- Erfahrung in der Prototypisierung von KI-Lösungen.
- Fähigkeit, an herausfordernden Forschungsthemen mit einem strukturierten, wissenschaftlichen Ansatz zu arbeiten.
- Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
Die Academic Partnership-Organisation bei SAP ist die Brücke zwischen SAP und der Wissenschaft. Wir bauen kollaborative, strukturierte Partnerschaften mit akademischen Institutionen auf und umfassen eine Vielzahl von Aktivitäten und Programmen in Bezug auf akademische Lehre und PhD-Talentmanagement.
Senior Researcher in Embedded Research for AI in Finance (f/m/d) Arbeitgeber: SAP
SAP ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch kontinuierliche Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten. Mit einem starken Fokus auf Inklusion, Wohlbefinden und flexiblen Arbeitsmodellen sorgt SAP dafür, dass jeder Mitarbeiter sein volles Potenzial entfalten kann. Die Position des Client Delivery Manager Associate in Deutschland ermöglicht es dir, aktiv an der Cloud-Transformation führender Unternehmen mitzuwirken und Teil eines dynamischen, multikulturellen Teams zu werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Researcher in Embedded Research for AI in Finance (f/m/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei SAP zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Researcher in Embedded Research for AI in Finance (f/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Researcher in Embedded Research for AI in Finance (f/m/d) bei SAP gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SAP vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für SAP entscheidend sein!
