Lead Data Scientist (m/f/d)

Als wichtiger Wachstumsmotor arbeitet A11 mit den ehrgeizigsten Startups und Scaleups, Unternehmen und KMUs in Europa zusammen, um sie mit erstklassigen Talenten zu verbinden, die bereit sind, einen Einfluss zu nehmen. Wir suchen einen Lead Data Scientist (m/w/d), der die Verantwortung für eine neu entwickelte SmartRisk-Engine im Bereich Kredit- und Risikomanagement eines der führenden B2B-Mobilitäts- und Zahlungsplattformen Europas übernimmt.

Unser Partnerunternehmen bedient Kunden in mehr als 50 Ländern. Mit über 90 Jahren kontinuierlichem Wachstum und Innovation hat sich das Unternehmen zu einer marktführenden Plattform mit rund 2.700 Mitarbeitern entwickelt, die ein Transaktionsvolumen von 19 Milliarden Euro verarbeitet. Da das Unternehmen in die nächste Phase seiner Entwicklung eintritt, investiert es stark in Daten, KI und technologiegestützte kommerzielle Exzellenz, um seine Marktposition zu stärken und neue Chancen im großen Maßstab zu erschließen.

In dieser Rolle werden Sie ein Risikomodell, die SmartRisk-Engine, von Anfang bis Ende besitzen. Von der Feature-Strategie und dem Modelltraining bis hin zu Kalibrierung, Backtesting, Driftüberwachung und Erklärbarkeit. Dies ist eine praktische Rolle, was bedeutet, dass Sie datengestützte Anwendungsfälle wie Frühwarnsysteme, Verlustdatenbanken, Limit- und Expositionssteuerung sowie Portfolioeinblicke entwerfen werden. Mit direktem Kontakt zu Entscheidungsträgern und echtem Einfluss darauf, wie Risiken quantifiziert und im großen Maßstab verwaltet werden, bietet diese Rolle eine seltene Gelegenheit, eine geschäftskritische Fähigkeit von innen heraus zu gestalten.

In dieser Rolle werden Sie:

• Die vollständige Verantwortung für datengestützte Analysen übernehmen und unabhängig umsetzbare Empfehlungen ableiten, um den Geschäftswert zu maximieren.
• Fortgeschrittene statistische Methoden (Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen, ML/AI-Algorithmen) entwickeln und anwenden sowie die Ergebnisse in klare, überzeugende Geschäftseinblicke übersetzen.
• Robuste End-to-End-ML-Pipelines (Daten, Features, Modelle, Scoring) entwerfen und pflegen, einschließlich Tests, Versionierung, Dokumentation und MLOps-Standards wie CI/CD, Modellregistrierung, Überwachung, Datenqualitätsprüfungen und Vorfallmanagement.
• Eng mit Stakeholdern und dem Management zusammenarbeiten.
• Die SmartRisk-Engine im Kredit- und Risikomanagement besitzen: Feature-Strategie, Training/Neutrainierung, Kalibrierung, Backtesting, Driftüberwachung und Erklärbarkeit über SHAP/Reason Codes.
• Datengestützte Anwendungsfälle wie Verlustdatenbanken, Frühwarnsysteme, Limit-/Expositionssteuerung, Clustering und Portfolioeinblicke entwickeln.
• Neue cloudbasierte Data-Science-Lösungen, hauptsächlich in Python und SQL, entwickeln, um messbaren Geschäftswert zu schaffen.
• Andere Data Scientists betreuen und anleiten, innovatives Denken fördern und aktiv das berufliche Wachstum des Teams unterstützen.

Idealerweise bringen Sie Kenntnisse im Kreditrisiko (z.B. PD, EAD, LGD, Rating, IFRS 9/ECL) und Erfahrung mit SAP und Power BI mit.

Ihr Profil:

• 5-8 Jahre Erfahrung in Data Science und Machine Learning, sicherer Umgang mit statistischen Methoden, Regressionsmodellen, Zeitreihenanalysen, klassischem ML und modernen KI-Algorithmen.
• Hochgradig versiert in Python und SQL.
• Fähigkeit, unabhängig wertschöpfende, cloudbasierte Lösungen zu entwickeln, einschließlich Generative AI-Anwendungsfällen wie LLMs, RAG-Systemen oder "talk-to-your-data"-Schnittstellen (KI-Agenten oder Chat-Schnittstellen).
• Nachweisliche Erfolge beim Aufbau robuster End-to-End-ML-Pipelines und der Einhaltung von MLOps-Standards (CI/CD, Modellregistrierung, Überwachung, Qualitätsprüfungen).
• Erfahrung mit praktischer Verantwortung für Machine-Learning-Modelle (Feature-Strategie, Training, Kalibrierung, Backtesting) und Erklärbarkeitsmethoden wie SHAP oder Reason Codes.
• Sie kommunizieren klar und präsentieren komplexe analytische Ergebnisse an Geschäftsbereiche, IT und Management und übersetzen diese in umsetzbare Ergebnisse.
• Erfahrung in der Betreuung und Anleitung anderer Data Scientists ist von Vorteil.
• Fließend in Deutsch und Englisch.

Bitte beachten Sie, dass diese Position in der Nähe von Düsseldorf angesiedelt ist.

Vorteile und Vergünstigungen:

• Volle Verantwortung ab dem ersten Tag. Sie werden die Engine besitzen, nicht nur von der Seitenlinie koordinieren.
• Enge Zusammenarbeit mit der Unternehmensführung und Sichtbarkeit für C-Level-Stakeholder.
• Ein internationales, diverses Umfeld, das von HQ-Strategieteams bis hin zu Vertriebsorganisationen in europäischen Märkten reicht.
• Flexible hybride Arbeitsweise, betriebliches Gesundheitsmanagement, Jobrad eBike-Leasing und Eltern-Kind-Büros.

Wenn Sie bereit sind, Teil des A11-Ökosystems zu werden und die Zukunft mitzugestalten, möchten wir von Ihnen hören!

Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion: A11 setzt sich für vielfältige und gleiche Chancen bei der Einstellung aller – Bewerber, Kandidaten und Mitarbeiter – ein. Wir schätzen Menschen – mit all unseren großartigen facettenreichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen – und freuen uns auf Ihre Bewerbung.