Praktikum (m/w) Data Analytics Economic & Automotive Intelligence, Stuttgart

Daimler Truck

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Company

Daimler Truck

Place(s)

Stuttgart
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Praktikum (m/w) Data Analytics Economic & Automotive Intelligence, Stuttgart

Internship / student job
IT, telecommunications, computer science
Offer archived at 10/04/2020
 

Daimler Truck

Bei Daimler Truck verbindet uns ein gemeinsames Ziel: Wir arbeiten für alle, die die Welt in Bewegung halten. Unser Einfluss als globales Transportunternehmen hängt ganz und gar vom Beitrag jedes Einzelnen ab.

Wir sind davon überzeugt, dass unsere individuellen Stärken zu bester Teamleistung führen. Gemeinsam schaffen wir eine inklusive Kultur, in der ein tiefes Zugehörigkeitsgefühl Innovation und Wachstum beflügelt.

Wir freuen uns über Bewerbungen von allen – Menschen aller Kulturen und Geschlechter, verschiedener Generationen und Lebensphasen sowie Menschen mit Behinderungen. Bei Daimler Truck kannst du ganz du selbst sein.

Ihre Aufgaben

  • Analyse der globalen Automobilmärkte (Pkw und Nutzfahrzeuge)
  • Anfertigen von Marktprognosen, u.a. mithilfe ökonometrischer Prognoseverfahren
  • Datenrecherche und -aufbereitung
  • Optimierung und Erweiterung bestehender Prognosemodelle
  • Einsatz innovativer Visualisierungssoftware zur Darstellung der Arbeitsergebnisse
  • Mitwirkung bei regelmäßigen konzernweiten Berichten und ad-hoc Analysen zu Weltwirtschaft und Automobilmärkten

Qualifikationen

  • Studiengang: Volkswirtschaftslehre, (Wirtschafts-)Mathematik, Statistik, Data Science, Ökonometrie, Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbarer Studiengang
  • Sprachkenntnisse: Sichere Deutschund Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • IT-Kenntnisse: Sicherer Umgang mit MS Office, Kenntnisse in statistischer Software und Programmierung (R Studio), Umgang mit Software zur Datenvisualisierung (Power BI)
  • Persönliche Kompetenzen: Analytisches Denkvermögen und Auffassungsgabe, ausgeprägte Eigeninitiative und Teamfähigkeit, Zuverlässigkeit, Ausdrucksfähigkeit
  • Sonstige Kompetenzen: Erfahrung im Erstellen und Anwenden von statistischen Prognosemodellen (Zeitreihenanalyse, Machine Learning) wünschenswert

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