Studentische Aushilfe (all genders): AI Data Quality
Vmc Gmbh
🇩🇪 Germany
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29 months ago
- SIE
- Claude
- ChatGPT
- Confluence
- Notion
- Equity
29 months ago
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.
- 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-gestĂĽtzte Tools im Wissensmanagement ein und entwickelst bestehende Workflows kontinuierlich weiter
- recherchierst, konzipierst und pflegst du gemeinsam mit den Fachbereichen neue Wissenseinträge ein
- 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
- ĂĽbernimmst du weitere Themen, z. B. die Administration von Efficient Elements oder die Aktualisierung von Sales Unterlagen & KPIs
- 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 weiterzuentwickelnÂ
- Eigeninitiative bei der kontinuierlichen Optimierung von Workflows, insbesondere im Umgang mit KI-gestĂĽtzten Tools
- 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
- Einekurze, strukturierte Einarbeitung, danach eigenständiges Arbeiten mit klaren Filtern und Vorgaben
- Einenengen Austausch mit dem Laila Team
- Die steilste Lernkurve im Beratungs-Business – nicht zuletzt dank erfahrener Kolleg:innen
- Eineneinmaligen Teamspirit (vgl.Kununu Score)
- TechnischeState-of-the-Art-Ausstattung
- RegelmäßigeTeamevents
- Attraktive Benefits
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