wissenschaftliche Mitarbeiterin
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Wirtschaftswissenschaftlerin mit Schwerpunkt Digitalisierung im Controlling und eingereichter
Dissertation zur Diffusion und Akzeptanz von Machine-Learning-Methoden im Controlling deutscher
Unternehmen. Stark in analytischem Denken, empirischer Forschung, Digitalisierungsthemen sowie strukturierter Projektarbeit.
Ich verfüge über mehrjährige Erfahrung im Controlling, in der empirischen Datenanalyse sowie in der Planung und Koordination wissenschaftlicher Projekte. Als wissenschaftliche Mitarbeiterin habe ich digitale Transformationsprozesse, insbesondere den Einsatz von Machine Learning im Controlling, erforscht. Zudem habe ich in der Lehre und in administrativen Gremien Erfahrungen mit Organisationsentwicklung, Prozessanalyse und datenbasierten Entscheidungsgrundlagen gesammelt.
Ich habe praktische Erfahrung im Personalcontrolling, unter anderem bei E.ON und der LEAG. Zu meinen Aufgaben gehörten die Analyse von Personalkennzahlen, die Erstellung von Personalkosten- und Kapazitätsplanungen, Abweichungsanalysen sowie die Aufbereitung von Berichten für das Management. Zusätzlich konnte ich in Projekten zur Prozessoptimierung und zur Weiterentwicklung von Steuerungsinstrumenten mitwirken.
Master of Science in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Planung, Kontrolle und Steuerung von Unternehmen. Promotion (noch nicht abgeschlossen, im Begutachtungsverfahren): Diffusion und Akzeptanz von ML-Methoden im Controlling deutscher Unternehmen.