Are you looking for a challenge? That's what we offer!

Sie suchen nach einem spannenden Thema, um Ihren Master zum krönenden Abschluss zu bringen? Dann haben wir da etwas für Sie!

Master-Thesis im Bereich Finance

Auswahl, Test und Implementierung KI-gestützter Predictive-Analytics-Modelle für das rollierende Forecasting im Konzern-Accounting & -Controlling

Kurzbeschreibung:

Der Bereich Finance Transformation unterstützt das Planungs- & Forecasting-Team im Controlling mit Hilfe von IBM Planning Analytics. Daneben entwickeln wir Module für unterschiedliche Anwendungsfälle wie Kostenverfolgung und Dividenden- oder Net Working Capital-Prognose/-Simulation.

Wir haben begonnen, KI-gestützte Prognosemodelle (z.B. ARIMA) bei der Forecast-Erstellung auszuprobieren, um die konzernweit benötigte Manpower und die Zeitdauer für rollierende Geschäftsjahresende-Vorhersagen zu verringern. Erste Ergebnisse sind vielversprechend, und wir möchten diesen Weg weitergehen, indem wir das Modell zu einem ARIMA-X-Modell erweitern und andere KI-gestützte Predictive-Analytics-Module sondieren.

Aufgabenstellung:

Ihre Master-Thesis könnte einen der folgenden Themenkreise abdecken:

Erweiterung der ARIMA-Zeitreihenanalyse:

• Integration weiterer KI-gestützter Algorithmen (z.B. SARIMA, SARIMAX, BATS, TBATS, Prophet, AutoARIMA, AutoTHETA)
• Vergleich und Überprüfung der Prognosequalität anhand statistischer Qualitäts-Kennzahlen
• Empfehlung, welche Algorithmen sich für welche Zeitreihen eignen und wie die Plattform weiter ausgebaut werden kann

Sondierung und Vergleich von KI-gestützten Prognosemodulen:

• Marktanalyse der verfügbaren Module und Vergleich mit einer eigenentwickelten Lösung (Make-or-Buy-Analyse)
• Quantitative und qualitative Bewertung der Module
• Empfehlung zum weiteren Vorgehen

Eine Kombination beider Themen ist möglich und wünschenswert. Sie werden bei Ihrer Arbeit von einem hochmotivierten, jungen Kollegenteam unterstützt!

Lernziele / Kompetenzen:

• Arbeitsumfeld im Accounting & Controlling eines weltweit agierenden Konzerns
• Software-Kenntnisse in Python und IBM Planning Analytics
• Vertiefte Kenntnisse in Predictive-Analytics-Modellen
• Erkennen von Interdependenzen bei Produktmix, Fertigungstiefe und Absatzmärkten
• Methodisches Vorgehen
• Projekt-Dokumentation

Anforderungen:

• Kenntnisse in mehrstufiger Deckungsbeitragsrechnung
• Programmierkenntnisse in Python sind von Vorteil
• Eigeninitiative
• Teamfähigkeit
• Offene Kommunikation in interdisziplinär besetzten Teams

Zielgruppe: Studenten/innen der Fachrichtungen Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, Betriebswirtschaftslehre, Data Science.

Beginn: ab sofort, bzw. nach Vereinbarung

Dauer: 6 Monate

Vergütung: 700,- p.m.

Why work for HEIDELBERG?

HEIDELBERG is a company with a lively history – for over 170 years, we have combined innovation and tradition. We believe that we can shape our future. If we pull together, we will collectively turn our vision of the future into reality.

We are looking for future employees who will actively shape the HEIDELBERG of tomorrow with us as part of the team. We are seeking individuals who can turn ideas into concepts and concepts into reality. If you are someone who doesn't just talk about change but also actively implements initiatives and wants to work as part of a team, then join us in actively creating a sustainably successful future. We value people who take matters into their own hands and accompany others along the journey.

With us, you can leverage your skills and further develop and utilize your potential through personal development programs. Your compensation at HEIDELBERG will be attractive, your working environment modern, and your social benefits excellent.

Good to know

Rarely are there candidates who fulfill all requirements 100%. Even if you don't fulfill all requirements, we look forward to receiving your application in any case.

Summary

• Location: Wiesloch/Walldorf
• Type: Full time