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Open nowPosted 888 days ago

Studentische Aushilfe (all genders): AI Data Quality

vmc-gmbh10 open roles

Where
Köln
Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowStudentische Aushilfe (all genders): AI Data Qualityvmc-gmbh · Köln
  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on vmc-gmbh's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.9% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.6%1 day
  2. 3.6%3 days
  3. 7.9%7 days
  4. 14.9%14 days
  5. 34.2%30 days
This job: posted 888 days ago

The posting

Dein Umfeld

Laila ist unsere interne KI-Plattform für die Private-Equity-Beratung: Chat-Interface, Knowledge Graph und tausende Projektdokumente aus Commercial- und Technology-Due-Diligence-Mandaten an einem Ort.

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.

In dieser Rolle bei uns ...

  • 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-gestützte 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
  • übernimmst du weitere Themen, z. B. die Administration von Efficient Elements oder die Aktualisierung von Sales Unterlagen & KPIs

Idealerweise bringst du bereits mit ...

  • 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 weiterzuentwickeln
  • Eigeninitiative bei der kontinuierlichen Optimierung von Workflows, insbesondere im Umgang mit KI-gestützten Tools

Das bieten wir ...

  • 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
  • Eine kurze, strukturierte Einarbeitung, danach eigenständiges Arbeiten mit klaren Filtern und Vorgaben
  • Einen engen Austausch mit dem Laila Team
  • Die steilste Lernkurve im Beratungs-Business – nicht zuletzt dank erfahrener Kolleg:innen
  • Einen einmaligen Teamspirit (vgl. Kununu Score)
  • Technische State-of-the-Art-Ausstattung
  • Regelmäßige Teamevents
  • Attraktive Benefits
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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against vmc-gmbh's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.
  3. We apply on vmc-gmbh's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.
  4. Every reply, sorted

    vmc-gmbh's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.
  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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