Careers

Die MEAG ist Teil der Munich Re Group und gehört gleichzeitig zu den bedeutendsten Asset Management Gesellschaften der Welt. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt zur Unterstützung unseres Teams einen Werkstudenten (m|w|d) in unseren Büros am Standort München, wo wir Ihre Unterstützung unter anderem vor Ort benötigen.

Gestalte Zukunft mit uns:

• Weiterentwicklung und Automatisierung von Python/R-Tools
• Betreuung von Python-Tools auf Databricks
• Weiterentwicklung PowerBI-Tools
• Durchführung von Datenplausibilisierungen im wöchentlichen CapRis-Betrieb.
• Validierung und Analyse von Risikokennzahlen und anderen Finanzkennzahlen

Das bringst Du ein:

• Bachelor oder Master-Studiengang mit quantitativem Schwerpunkt
• Sehr gute IT-Kenntnisse, insbesondere im Umgang mit Python, R und Databricks
• Sehr gute Kenntnisse von Finanzprodukten
• Sehr gute analytische Fähigkeiten
• Strukturierte, selbstständige und ergebnisorientierte Arbeitsweise
• Erforderliche Sprachkenntnisse: Deutsch sehr gut verstehen

Diese Benefits warten auf Dich:

• Flexibilität: Abstimmung deiner wöchentlichen Arbeitszeit und deines Arbeitsortes, bzw. Anwesenheit vor Ort mit deinem Team & dadurch die Möglichkeit, Studium, Arbeit & Freizeit in Einklang zu bringen
• Entwicklung: Eine steile Lernkurve in den praktischen Inhalten, ein tolles On-Boarding
• Sonstiges: Sehr gute Verkehrsanbindung an die öffentlichen Verkehrsmittel, tolle Events, kostenloses Mittagessen in unserer Kantine, kostenlose Heißgetränke & Wasser, Tiefgarage mit E-Ladeinfrastruktur & vieles mehr!

_{*Die Auflistung von Benefits in dieser Stellenanzeige dient nur der allgemeinen Information und begründet keine Rechtsansprüche.}

Die MEAG steht nicht nur für ein partnerschaftliches Verhältnis zu Kunden, sondern auch für einen fairen Umgang mit Bewerbern und Mitarbeitern. Ganz egal, welchen Geschlechts. Wenn wir also die männliche Form von Personenbezeichnungen verwenden, geschieht dies lediglich aus Gründen des Leseflusses. Schwerbehinderte Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

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