Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Machine Learning Modelle für Kreditrisikoanalysen.
- Arbeitgeber: Advanzia ist eine innovative digitale Bank in Luxemburg, die Finanzlösungen vereinfacht.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Essensgutscheine und Gesundheitsprogramme in einem modernen Büro.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Mathematik oder Statistik und Erfahrung in Finanzanalytik erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern Vielfalt und bieten zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Willkommen in der Welt des Kreditrisikos! Die Position des Risk Modelling Data Scientist bietet die Möglichkeit, das Wachstum unseres Unternehmens in einem sich schnell verändernden Umfeld zu unterstützen. Als Teil der Abteilung für Kreditrisiko spielen Sie eine wichtige Rolle dabei, wie Advanzia unsere Finanzprodukte positioniert und flexible Zahlungs- und Kreditlösungen für unsere Kunden bereitstellt. Diese Gelegenheit ist ein Vollzeit-CDI-Vertrag.
IHRE AUFGABEN
- Entwurf, Implementierung und Wartung verschiedener Machine Learning Modelle für Anwendungsbewertung, Verhaltensbewertung usw.
- Daten aus internen Datenbanken für qualitative und quantitative Datenanalysen sammeln
- Sicherstellung der statistischen Validierung der für Analysen und Modellierungen verwendeten Daten
- Optimierung der Belohnungsbeziehung innerhalb des Kreditportfolios der Bank
- Vorbereitung von Memos, Präsentationen und Berichten für den Kreditrisikorausschuss
- Teilnahme an den Sitzungen des Kreditrisikorausschusses und Unterstützung im Entscheidungsprozess
- Erstellung von Berichten und Überwachung von KPIs
IHR HINTERGRUND, IHRE FÄHIGKEITEN UND IHRE PERSÖNLICHKEIT
- Master-Abschluss, vorzugsweise in Mathematik, Statistik oder einem anderen quantitativen Bereich
- Idealerweise drei Jahre Berufserfahrung im Bankwesen, in der Finanzwirtschaft oder in der Beratung mit Fokus auf Finanzanalytik und Modellierung
- Kenntnisse in statistischer und maschineller Modellierung
- Tiefgehende Kenntnisse in quantitativer und statistischer Analyse; Kenntnisse im Zusammenhang mit Verbraucherverhalten und/oder Risikomanagement sind von Vorteil
- Beherrschung verschiedener statistischer Werkzeuge und Methoden, insbesondere R, Python und SQL
- Fließend in Englisch; Deutsch ist von Vorteil
- Starke analytische und numerische Fähigkeiten: Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, um komplexe Konzepte zu verstehen und vernünftige Schlussfolgerungen zu ziehen
- Zusammenarbeit und Teamarbeit: Ein natürlicher Teamplayer, der in einer flachen Organisationsstruktur gedeiht, Input von allen Ebenen schätzt und aktiv zum kollektiven Erfolg des Teams beiträgt
- Selbstmotivation und Antrieb: Engagiert und motiviert, sowohl individuelle als auch Teamziele zu erreichen, mit dem Ziel der Exzellenz und kontinuierlichen Verbesserung
- Eigenverantwortung und Verantwortlichkeit: Proaktive Herangehensweise an die Übernahme von Verantwortung für Aufgaben/Ergebnisse, mit dem Fokus, Projekte bis zur Fertigstellung zu verfolgen
- Ergebnisorientierung: Konzentration auf die Lieferung greifbarer Ergebnisse innerhalb des Budgets und der Fristen
- Effizienz und Einfachheit: Fähigkeit, schlanke, agile Prozesse zu entwerfen und umzusetzen, um einfache und zugängliche Lösungen zu schaffen
ÜBER ADVANZIA
Die Mission der Advanzia Bank ist es, Finanzen einfacher und inklusiver zu gestalten, indem wir einfache, intelligente und benutzerfreundliche Zahlungs- und Kreditlösungen anbieten, die finanzielle Flexibilität bieten und unseren Kunden einen Mehrwert liefern. Unsere Arbeitsweise wird von verantwortungsvollem Kreditwesen, offener Kommunikation und Teamarbeit in Zusammenarbeit mit Mitarbeitern, Geschäftspartnern und Kunden geleitet. Bei Advanzia setzen wir uns für Chancengleichheit ein und begrüßen Vielfalt als treibende Kraft hinter unserem Erfolg. Wir bieten herausfordernde Projekte in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld sowie zahlreiche Möglichkeiten zur Schulung und Entwicklung und eine leistungsorientierte Bonusstruktur. Unser Leistungspaket umfasst Pluxee-Mittagsgutscheine, eine Reiseversicherung für Mitarbeiter, Vorzugspreise für Advanzia-Produkte sowie Transport- und Wellnesszulagen. Unser emissionsfreies Emerald-Gebäude ist darauf ausgelegt, die Gesundheit und das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu unterstützen, mit verschiedenen Gesundheitsprogrammen, Zugang zu unserem Fitnessstudio und nach Feierabend Sport- und sozialen Veranstaltungen, die allen Mitgliedern von #TeamAdvanzia zur Verfügung stehen.
Kontaktperson:
Advanzia Bank HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Risk Modelling Data Scientist (M / F)
✨Tipp Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte in der Finanz- und Bankbranche zu knüpfen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich mit Kreditrisiko und Datenwissenschaft beschäftigen, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Risikomodellierung und maschinelles Lernen. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und bereit bist, innovative Ansätze zu verfolgen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine analytischen Fähigkeiten in praktischen Szenarien zu demonstrieren. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, wo du erfolgreich Daten analysiert und Modelle implementiert hast.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit, indem du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams teilst. Betone, wie du zur Erreichung gemeinsamer Ziele beigetragen hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Risk Modelling Data Scientist (M / F)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Position Kenntnisse in R, Python und SQL erfordert, solltest du diese Fähigkeiten in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorheben. Gib konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen, bei denen du diese Tools verwendet hast.
Schreibe ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Motivation für die Rolle als Risk Modelling Data Scientist zu zeigen. Erkläre, warum du dich für die Finanzbranche interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen dich auf diese Position vorbereiten.
Präsentiere deine analytischen Fähigkeiten: Hebe deine analytischen und numerischen Fähigkeiten hervor, indem du spezifische Beispiele für Datenanalysen oder Modellierungsprojekte nennst, an denen du gearbeitet hast. Zeige, wie du komplexe Konzepte verstanden und Lösungen entwickelt hast.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Advanzia Bank vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position des Risk Modelling Data Scientist vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen und statistische Analyse direkt auf die Aufgaben in der Kreditrisikobewertung angewendet werden können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im Risikomanagement demonstrieren. Zeige, wie du erfolgreich Modelle entwickelt oder optimiert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Kenntnisse in Programmiersprachen betonen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in R, Python und SQL hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten und eventuell sogar praktische Aufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Teamarbeit und Kommunikation
Da Teamarbeit eine wichtige Rolle spielt, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen zu sprechen. Betone, wie du in einem flachen Organisationsstruktur gearbeitet hast und wie du zur kollektiven Erfolg des Teams beigetragen hast.