Masterthesis: Power Platform Meets Python: Unsicherheiten In Beratungsprozessen Statistisch Absichern

Stuttgart, BW, DE, Germany

Job Description

Willkommen bei Ingenics – der Ingenics AG und unserer 100-%igen Tochter Ingenics Services GmbH! Zusammen sind wir ein starkes Team mit gemeinsamer Mission: Wir bringen Unternehmen auf der ganzen Welt nach vorn. Vom Mittelständler bis zum Global Player – viele Branchen vertrauen auf unsere Beratung rund um Strategie, Prozesse und Organisation. Und auf unsere Planungs- und Umsetzungskompetenz, die wir entlang der gesamten Wertschöpfungskette unserer Kunden zum Einsatz bringen. Wie wir stetig optimale Ergebnisse liefern? Mit mehr als 40 Jahren Erfahrung, großer Leidenschaft und über 800 motivierten Impulsgebern an 20 Standorten. Gemeinsam bringen wir die digitale Transformation unserer Kunden voran und ?nden immer wieder neue innovative Lösungen.



Sei dabei, wenn es darum geht, neue, digitale Wege zu gehen und unterstütze unser Team Strategy & Performance ab sofort bei spannenden Projekten!


Masterthesis: Power Platform meets Python: Unsicherheiten in Beratungsprozessen statistisch absichern


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Hier können wir auf Dich zählen





In datengetriebenen Beratungsprozessen ist die Qualität der Entscheidungsgrundlagen entscheidend – Unsicherheiten in Datenerfassung, Modellannahmen oder externen Einflussfaktoren können Empfehlungen stark beeinflussen. Die Kombination aus Low-Code-Plattformen wie der Microsoft Power Platform und Python-basierten stochastischen Modellen bietet ein innovatives Framework zur statistischen Absicherung solcher Prozesse.



Zielsetzungen der Arbeit:


Konzeption und Entwicklung einer modularen Lösung zur Absicherung datenbasierter Beratungsprozesse Implementierung stochastischer Modelle in Python zur Analyse von Unsicherheiten Visualisierung der Ergebnisse in Power BI – inklusive interaktiver Dashboards und Python-Visuals Integration der Lösung in bestehende Power Platform-Anwendungen (z. B. Dataverse, Power Automate) Evaluation anhand realer oder methodischer Use Cases (z. B. Investitionsberatung, Risikoanalyse)




Spannende Forschungsfragen:


Wie lässt sich die Power Platform zur strukturierten und sicheren Datenerfassung nutzen? Welche stochastischen Verfahren eignen sich zur Absicherung von Beratungsmodellen? Wie kann Python effizient in die Power Platform integriert werden? Welche Vorteile bietet die Kombination aus Low-Code und High-Code für die statistische Sicherheit?




Technologischer Rahmen


Datenverarbeitung mit Dataverse, SQL und Power Automate Python-Backend für Monte-Carlo-Simulationen, Sensitivitätsanalysen und Konvergenztests Ergebnisdarstellung und Visualisierung in Power BI inkl. Python-Visuals und Dashboards

Das bringst Du mit




Masterstudium der (Wirtschafts-) Informatik, Data Science, Mathematik oder einer vergleichbaren Richtung. Erste praktische Erfahrung im Themenbereich durch Praktika, Uni-Projekte oder Werkstudierendentätigkeiten. Dein Technologiestack: + Power Platform: Power Apps, Power Automate, Dataverse, Power BI
+ Python: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, ggf. Monaco (Monte-Carlo Library) [pypi.org]
+ Azure: Python API Deployment, Custom Connectors
Du arbeitest strukturiert, zielorientiert und kannst komplexe Aufgaben selbstständig analysieren und umsetzen. Ca. 6 Monate Zeit für die Bearbeitung und Interesse an einer längerfristigen Zusammenarbeit.

Unsere Bene?ts: Damit darfst Du rechnen





Wir denken nach vorn! Bei uns stehen Dir viele Wege o?en und Du kannst Dich bei uns genau so entwickeln, wie Du möchtest: Knüpfe schon während Deines Studiums wichtige Kontakte und wachse mit Deinem Team zusammen! Bei uns triffst Du auf eine o?ene Atmosphäre, in der wir partnerschaftlich zusammenarbeiten. Wir fördern aufstrebende Talente und legen uns mit einem reichhaltigen Angebot für Dich ins Zeug!


Ingenics AG



Ansprechpartner/-in: Mareike Kuehner



Telefon: +4973193680266



Website: https://career.ingenics.com/de/

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Job Detail

  • Job Id
    JD3769287
  • Industry
    Not mentioned
  • Total Positions
    1
  • Job Type:
    Vollzeit
  • Salary:
    Not mentioned
  • Employment Status
    Permanent
  • Job Location
    Stuttgart, BW, DE, Germany
  • Education
    Not mentioned