Werkstudent (w/m/d) - Esports data scientist
Walldorf, DE, 69190
Wir helfen die Welt zu verbessern
Bei SAP ermöglichen wir es dir, dein Bestes zu geben. Unsere Unternehmenskultur schafft die Voraussetzungen, damit unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ihr Innovationspotenzial entfalten und gemeinsam bahnbrechende Neuerungen entwickeln können. Wie erreichen wir dieses Ziel? Wir konzentrieren uns jeden Tag darauf, die Zukunft mitzugestalten und einen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem Vielfalt und Flexibilität wertgeschätzt werden und der mit unserer Vision und zukunftsorientierten Arbeitsweise im Einklang steht. Wir legen größten Wert auf partnerschaftliche Zusammenarbeit und gegenseitige Unterstützung im Team sowie auf Lernen und Entwicklung. Persönliche Beiträge werden anerkannt, und du hast die Wahl zwischen verschiedenen Zusatzleistungen.
ÜBER DAS TEAM
Das SAP Esports-Team arbeitet gemeinsam mit unseren Partnern im Esports-Ökosystem daran, SAP zu positionieren. Wir zeigen, wie man SAP-Software im Bereich des digitalen Sports nutzen kann, um eine Analyseplattform für professionelle Teams aufzubauen. Dort können Analysten und Trainer die Leistung ihrer Spieler und ihrer Gegner verfolgen, um datengesteuerte Strategien zu entwickeln.
DIE ROLLE
Ihre Aufgaben:
- Aufbau von KI-Modellen mithilfe modernster Techniken zur Analyse von Esports-Daten
- Testen der Anwendbarkeit dieser Modelle und ggf. Verfeinern
- Zusammenarbeit mit Analysten und Trainern, um deren Bedürfnisse zu verstehen und datengestützte Strategien bereitzustellen
- Integration erfolgreicher Modelle in die Analyseplattform für das League of Legends-Team von Team Liquid
Warum sollten Sie diese Rolle übernehmen:
- Möglichkeit, mit einem führenden Esports-Team zusammenzuarbeiten und Branchenerfahrung zu sammeln
- Praktische Erfahrung in der Datenanalyse und im Einsatz von maschinellem Lernen
- Aktive Beteiligung an der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen für Esports
- Einblick in branchenübliche Tools und Technologien, die in der professionellen Esports-Analyse verwendet werden
ROLLENANFODERUNGEN
Sie sind ein Student (m/w/d) an einer Universität oder Fachhochschule. Wir suchen jemanden, der eigeninitiativ ist, Durchhaltevermögen besitzt und neugierig bleibt. Sie arbeiten gerne an bedeutsamen innovativen Projekten und sind darin gut, die Theorie der Universität in der realen Welt anzuwenden.
- Studieren derzeit in einem relevanten Bereich wie Informatik, Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen
- Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
- Vertrautheit mit maschinellen Lernmethoden und Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
- Kenntnisse in Statistik und Datenanalysetechniken
- Grundlegende Kenntnisse im Spiel League of Legends
- Fähigkeit zur eigenständigen Arbeit und effektiven Zusammenarbeit im Team
- Starke Problemlösungs- und Analysefähigkeiten
Hierbei handelt es sich um eine globale, strategische und bezahlte Werkstudentenstelle bei SAP, die den Studierenden die Möglichkeit bietet, einen Sinn in ihrer Karriere zu finden.
Ihre Bewerbungsunterlagen sollten neben einem Anschreiben, tabellarischen Lebenslauf, aktuellem Notenspiegel und gültiger Immatrikulationsbescheinigung auch Kopien von Zwischen-, Schulabschluss- und, soweit vorhanden, Arbeitszeugnissen (Praktika) als Anlagen enthalten. Beschreiben sie bitte außerdem Ihre Erfahrungen und Kenntnisse in Fremdsprachen und Computerprogrammen / Programmiersprachen.
#Workingstudent #Werkstudent #Internship #Praktikum #Germany #Deutschland #Student
Gib dein Bestes
SAP-Innovationen helfen mehr als vierhunderttausend Kunden weltweit, effizienter zusammenzuarbeiten und Business Insight effektiver zu nutzen. SAP war ursprünglich für seine Führungsrolle in der ERP-Software (Enterprise Resource Planning) bekannt und hat sich zu einem Marktführer für End-to-End-Software für Geschäftsanwendungen und zugehörige Services für Datenbank, Analyse, intelligente Technologien und Erfahrungsmanagement entwickelt. Als Cloud-Unternehmen mit zweihundert Millionen Benutzern und mehr als einhunderttausend Mitarbeitern weltweit sind wir zielgerichtet und zukunftsorientiert, mit einer äußerst kollaborativen Teamethik und Engagement für die persönliche Entwicklung. Unabhängig davon, ob wir globale Branchen, Menschen oder Plattformen miteinander verbinden, stellen wir sicher, dass jede Herausforderung die Lösung erhält, die sie verdient. Bei SAP kannst du dein Bestes geben.
Inklusion führt uns zum Erfolg
In unserer Kultur der Inklusion stehen Gesundheit und Wohlbefinden im Mittelpunkt. Flexible Arbeitsmodelle sorgen dafür, dass sich jede und jeder – unabhängig vom persönlichen Hintergrund – eingebunden fühlt und Bestleistungen erbringen kann. Wir bei SAP sind davon überzeugt, dass wir durch die einzigartigen Fähigkeiten und Qualitäten, die jede und jeder in unser Unternehmen einbringt, stärker werden. Wir investieren in unsere Mitarbeitenden, um ihr Selbstvertrauen zu stärken und ihnen dabei zu helfen, ihr volles Potenzial zu entfalten. Wir setzen auf die Förderung aller Talente, um eine bessere und gerechtere Welt zu schaffen.
SAP ist stolz darauf, als Arbeitgeber für Chancengleichheit einzustehen und diese aktiv zu fördern. Wir sind den Grundsätzen der Chancengleichheit im Beruf verpflichtet. Für Bewerberinnen und Bewerber mit physischen und/oder psychischen Beeinträchtigungen treffen wir geeignete Vorkehrungen. Wenn Sie an einer Bewerbung bei SAP interessiert sind und beim Navigieren auf unserer Website oder beim Ausfüllen der Bewerbung Unterstützung benötigen, senden Sie eine E-Mail mit Ihrer Anfrage an das Recruiting Operations Team in der jeweiligen Region: Careers@sap.com.
SAP Mitarbeiter:innen: Kandidat:innen können nur für unbefristete Stellen empfohlen werden – weitere Regelungen findet Ihr in der SAP Referral Policy. Für Ausbildungsstellen können spezielle Regelungen Anwendung finden.
Requisition ID:384393 | Funktionsbereich:Information Technology | Reisetätigkeit:0 - 10% | Karrierestatus:Studenten | Anstellungsverhältnis:Teilzeit, befristet | Weitere Standorte: #LI-Hybrid
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Tags: Computer Science Python PyTorch TensorFlow
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