Auf einen Blick
- Aufgaben: Prüfe und pflege unsere KI-Wissensdatenbank für Private-Equity-Projekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem starken Fokus auf KI und Teamarbeit.
- Vorteile: Direkter Zugang zu echten Projekten, steile Lernkurve und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Tolle Teamatmosphäre und technische Ausstattung warten auf dich.
- Warum dieser Job: Erhalte Einblicke in spannende Due-Diligence-Projekte und entwickle deine Skills mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Laufendes Studium und Erfahrung im strukturierten Arbeiten mit Inhalten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13.5 - 16.5 € pro Stunde.
Dein Umfeld Laila ist unsere interne KI-Plattform für die Private-Equity-Beratung: Chat-Interface, Knowledge Graph und tausende Projektdokumente aus Commercial- und Technology-Due-Diligence-Mandaten an einem Ort. Damit neue Daten dauerhaft in den Graphen einfließen, müssen sie zunächst geprüft werden und genau hier setzt du an. Du arbeitest nicht an einem Lehrbuchbeispiel, sondern an einem produktiven System, das PE-Deal-Teams täglich für Wettbewerbsanalysen und Deal Screening nutzen, bekommst nebenbei Einblick in echte Due-Diligence-Projekte verschiedenster Branchen und arbeitest mit führender KI-Software von Claude und ChatGPT bis zur valantic-Eigenentwicklung Laila.
In dieser Rolle bei uns ...
- pflegst du unsere interne Wissensdatenbank und erfasst Inhalte strukturiert in unserem Knowledge-System mit direkter Wirkung auf rund 60 Kolleg:innen aus allen Fachbereichen
- prüfst du bestehende Wissensartikel auf Aktualität und überarbeitest oder archivierst sie bei Bedarf
- setzt du KI-gestützte Tools im Wissensmanagement ein und entwickelst bestehende Workflows kontinuierlich weiter
- recherchierst, konzipierst und pflegst du gemeinsam mit den Fachbereichen neue Wissenseinträge
- gestaltest du unsere Tagging- und Kategorisierungslogik aktiv mit und bringst dabei eigene Ideen und Urteilsvermögen ein, damit Inhalte auffindbar und nutzbar bleiben
- kontrollierst du Qualität und Konsistenz der Wissensinhalte anhand definierter Standards und verfeinerst diese Standards proaktiv weiter
- nimmst du Feedback aus den Fachbereichen auf und leitest daraus konkrete Verbesserungen ab
- stehst du im engen Austausch mit Projektleiter:innen und Management und gewinnst so direkte Einblicke in unsere tägliche Arbeit in der M&A- und Private-Equity-Practice
- übernimmst du weitere Themen, z. B. die Administration von Efficient Elements oder die Aktualisierung von Sales Unterlagen & KPIs
Idealerweise bringst du bereits mit ...
- ein laufendes Studium, idealerweise in Informationsmanagement, Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Kommunikations- oder Medienwissenschaften oder einem vergleichbaren Fach
- nachweisbare Erfahrung im strukturierten Erfassen, Kategorisieren oder Aufbereiten von Inhalten – z. B. aus Projekten, Praktika, Werkstudententätigkeiten oder anderen studentischen Tätigkeiten
- sicheren Umgang mit digitalen Tools zur Inhaltsverwaltung, z. B. Confluence, SharePoint, Notion oder vergleichbaren Systemen
- Erfahrung oder ausgeprägtes Interesse an KI-gestützten Werkzeugen zur Text- oder Wissensverarbeitung, z. B. durch eigene Nutzung, Kurse oder Hochschulprojekte
- die Fähigkeit, komplexe Inhalte verständlich und konsistent schriftlich aufzubereiten – belegbar durch Schreibproben, Dokumentationen oder vergleichbare Arbeitsproben
- Erfahrung in der Abstimmung mit unterschiedlichen Ansprechpartner:innen oder Teams, z. B. aus Projekten oder Werkstudententätigkeiten an der Schnittstelle mehrerer Bereiche
- Lust, Kategorisierungs- und Tagging-Standards nicht nur anzuwenden, sondern proaktiv weiterzuentwickeln
- Eigeninitiative bei der kontinuierlichen Optimierung von Workflows, insbesondere im Umgang mit KI-gestützten Tools
Das bieten wir ...
- Direkten Zugang zu einem produktiven KI-Knowledge-Graph-System statt einer Sandbox
- Einblick in echte PE-Due-Diligence-Projekte, ohne selbst im Projektdruck eines Mandats zu stehen
- Eine kurze, strukturierte Einarbeitung, danach eigenständiges Arbeiten mit klaren Filtern und Vorgaben
- Einen engen Austausch mit dem Laila Team
- Die steilste Lernkurve im Beratungs-Business – nicht zuletzt dank erfahrener Kolleg:innen
- Einen einmaligen Teamspirit (vgl. Kununu Score)
- Technische State-of-the-Art-Ausstattung
- Regelmäßige Teamevents
- Attraktive Benefits
Studentische Aushilfe (all genders): AI Data Quality in Köln Arbeitgeber: valantic Management Consulting GmbH
Als Arbeitgeber bietet valantic ein inspirierendes und dynamisches Arbeitsumfeld, das auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Mit einem klaren Fokus auf individuelle Weiterentwicklungsmöglichkeiten und attraktiven Benefits wie flexiblen Arbeitszeiten, hybriden Arbeitsmodellen und einem modernen Büro, ist valantic der ideale Ort für Fachkräfte, die in der digitalen Transformation eine bedeutende Rolle spielen möchten. Hier hast Du die Chance, an herausfordernden Projekten mit namhaften Kunden zu arbeiten und Teil eines engagierten Teams zu werden, das Wert auf eine positive Unternehmenskultur legt.
Kontaktdaten:
valantic Management Consulting GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Studentische Aushilfe (all genders): AI Data Quality in Köln erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei valantic Management Consulting GmbH aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Studentische Aushilfe (all genders): AI Data Quality in Köln mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei valantic Management Consulting GmbH als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei valantic Management Consulting GmbH vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
