Werkstudent (m/w/d) für den Bereich Aftersales - Datenanalyse & Commercial Services (SoSe 2027)

Werkstudent (m/w/d) für den Bereich Aftersales - Datenanalyse & Commercial Services (SoSe 2027)

Datum:24.09.2026

Req ID:104604

Standort: Marktoberdorf, DE

Arbeitsort:Onsite

Beschäftigungsdauer:Befristet

Möchtest du dazu beitragen, die größten Herausforderungen der Gegenwart zu meistern? Die Ernährung der wachsenden Weltbevölkerung und die Bekämpfung des Klimawandels sind zwei der größten Aufgaben der Menschheit. AGCO ist Teil der Lösung! Werde Teil unseres Teams und leiste deinen Beitrag dazu.

Bei Fendt arbeitest du beim Premium-Anbieter und Innovationstreiber der Landtechnikbranche. Als Studentin oder Student bist du von Anfang an ein wichtiger Teil des Teams und kannst dich mit spannenden Aufgaben auseinandersetzen. Auch deine eigenen Ideen sind gefragt, denn häufig sind es unsere Studierenden, die uns mit einem Perspektivwechsel voranbringen. Damit leistest du einen maßgeblichen Beitrag zu unserem Unternehmenserfolg! Ob während eines Praktikums, einer Abschlussarbeit, einer Werkstudententätigkeit oder eines dualen Studiums – du sammelst bei uns wertvolle Praxiserfahrung, die dich wirklich weiterbringt.

Dein Beitrag

• Unterstützung bei der Analyse und Auswertungen von Datenmengen (z.B. Excel, Databricks oder Tableau), sowie Aufbereitung für das Management
• Erstellung von Dashboards, Berichten, Datenvisualisierungen und PowerPoint-Präsentationen
• Unterstützung bei der Konzeption und Umsetzung von Data Processing Pipelines – von der Rohdatenerfassung über die strukturierte Aufbereitung bis hin zur präsentationsfähigen Darstellung
• Enge Kommunikation mit den internationalen Fachabteilungen

Deine Kompetenzen

• Du studierst Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder einen vergleichbaren Studiengang
• Sicherer Umgang mit den gängigen MS Office-Programmen und idealerweise erste Erfahrung mit der cloudbasierten Lösung Databricks wünschenswert
• Du hast Kenntnisse in SQL sowie in der Programmierung mit Python und bist mit gängigen Bibliotheken wie Pandas und Spark vertraut