Senior Data Scientist (m/f/d)

Senior Data Scientist (m/f/d)

Düsseldorf Vollzeit Vor Ort
A

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Übernehme die Verantwortung für die Smart Risk Engine und entwickle datengetriebene Lösungen.
  • Unternehmen: A11, ein innovativer Partner für aufstrebende Unternehmen in Europa.
  • Vorteile: Vollständige Verantwortung ab dem ersten Tag, flexible Arbeitsmodelle und Gesundheitsmanagement.
  • Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte entscheidende Risikomodelle und arbeite eng mit Führungskräften zusammen.
  • Qualifikationen: 5-8 Jahre Erfahrung in Data Science und Machine Learning, fließend in Deutsch und Englisch.

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 Unterschied zu machen. Wir suchen einen Senior Data Scientist (m/w/d) im Bereich Kredit- und Risikomanagement, der die Verantwortung für die Smart Risk Engine übernimmt, die im Kern einer der führenden B2B-Mobilitäts- und Zahlungsplattformen Europas steht. Unser Partnerunternehmen bedient Kunden in mehr als 50 Ländern. Basierend auf 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.

In dieser Rolle werden Sie die Smart Risk 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, die direkt beeinflussen, wie das Kreditrisiko auf der Plattform verwaltet wird. Mit direkter Exposition gegenüber Entscheidungsträgern und echtem Einfluss darauf, wie Risiken quantifiziert und in großem 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 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 Bereich Kredit- und Risikomanagement besitzen: Feature-Strategie, Training/Nachschulung, 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.

Idealerweise bringen Sie Kenntnisse im Kreditrisiko (z.B. PD, EAD, LGD, Rating, IFRS 9/ECL) und Erfahrung mit SAP und Power BI mit. Sie betreuen und leiten andere Data Scientists, fördern innovatives Denken und unterstützen aktiv das berufliche Wachstum des Teams.

Ihr Profil:

  • 5-8 Jahre Erfahrung in Data Science und Machine Learning, sicherer Umgang mit statistischen Methoden, Regressionsmodellen, Zeitreihenanalysen, klassischem ML und modernen AI-Algorithmen.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL, eigenständige Entwicklung wertschöpfender, cloudbasierter Lösungen, einschließlich generativer AI-Anwendungsfälle wie LLMs, RAG-Systeme und „Sprich mit deinen Daten“-Schnittstellen (AI-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).
  • Praktische Verantwortung für Risikomodelle wie die SmartRisk Engine (Feature-Strategie, Training, Kalibrierung, Backtesting) und Erklärbarkeitsmethoden wie SHAP oder Reason Codes.
  • Fachkenntnisse im Kreditrisiko (PD, EAD, LGD, Bewertungsprozesse, IFRS 9/ECL) und Erfahrung mit SAP und Power BI sind von Vorteil.
  • 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 (mindestens C1-Niveau).

Bitte beachten Sie, dass diese Position in der Nähe von Düsseldorf angesiedelt ist. Mindestens drei Tage pro Woche vor Ort sind bevorzugt.

Vorteile und Vergünstigungen:

  • Volle Verantwortung ab dem ersten Tag. Sie werden derjenige sein, der die Engine besitzt, nicht von der Seitenlinie aus koordiniert.
  • 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.
  • Flexibles hybrides Arbeiten, betriebliches Gesundheitsmanagement, Jobrad eBike-Leasing und Eltern-Kind-Büros.

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

Senior Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: A11

Optiml ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Neugestaltung von Investitionsentscheidungen im Immobiliensektor konzentriert. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt, leistungsbasierten Provisionen und der Chance auf Eigenkapitalbeteiligung fördert Optiml eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während Sie direkten Zugang zu Führungskräften und institutionellen Kunden haben. Die flexible hybride Arbeitsweise in Deutschland ermöglicht es Ihnen, Ihre Karriere in einer aufstrebenden Branche voranzutreiben und gleichzeitig wertvolle Beziehungen zu knüpfen.

A

Kontaktdaten:

A11 Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (m/f/d) erhalten könntest

✨Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

✨Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

✨Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei A11 zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist (m/f/d) mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Statistische Methoden
Regressionsmodelle
Zeitreihenanalysen
Maschinelles Lernen (ML)
Künstliche Intelligenz (AI)
Python

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Scientist (m/f/d) bei A11 gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei A11 vorbereitet

✨Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

✨Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

✨Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für A11 entscheidend sein!