Data Scientist (w/m/d)

Wir sind Billie, der führende Anbieter von Buy Now, Pay Later (BNPL) Zahlungsmethoden für Unternehmen, und bieten B2B-Unternehmen innovative digitale Zahlungsdienste und moderne Checkout-Lösungen. Unsere Lösungen basieren auf proprietären, maschinellen Lernmodellen, vollständig digitalisierten Prozessen und einer hoch skalierbaren Tech-Plattform.

Über die Rolle:

Als Data Scientist im Team für Kreditentscheidungswissenschaften sind Sie als Fachexperte verantwortlich für das End-to-End-Design, die Entwicklung und die Produktionsbereitstellung robuster, skalierbarer maschineller Lernlösungen in verschiedenen kritischen Geschäftsbereichen, wie z.B. unserem Kreditrisikoteam. Diese Rolle erfordert ein tiefes Verständnis des Geschäfts und die Fähigkeit, Ihr Fachwissen auf die dringendsten Probleme anzuwenden, um einen direkten und messbaren Einfluss auf Billies strategische Ziele zu haben.

Im Detail werden Sie:

• Die technische Lösung und Ausführung hochwertiger, wirkungsvoller ML-Lösungen in mehreren Bereichen innerhalb des Entscheidungsteams vorantreiben und den Projekterfolg von der Konzeption bis zur Produktion sicherstellen.
• Außergewöhnliche praktische Expertise in quantitativer Analyse, Datenanalyse, Data Science und fortgeschrittenem ML anwenden, um komplexe Geschäftsmuster zu modellieren, Risikofaktoren zu identifizieren und Billies Echtzeit-Entscheidungslogik für verschiedene Anwendungsfälle zu optimieren.
• Die Analytik für komplexe, bereichsübergreifende Probleme definieren und ausführen, einschließlich der Entwicklung von Hypothesen für Experimente, dem Design von A/B-Tests und der Synthese von Ergebnissen in umsetzbare Erkenntnisse.
• Als technischer Leiter und Fachexperte innerhalb funktionsübergreifender Teams (Daten-/Software-Ingenieure, Analysten, Produktmanager, Geschäftsleiter) agieren, um die Entscheidungsmaschine zu verbessern und zu optimieren, indem Sie deren Logik verbessern, neue Datenquellen integrieren und Funktionen erweitern.
• Die erfolgreiche Bereitstellung und Operationalisierung von ML-Diensten sicherstellen und eng mit der Technik an der Serviceintegration zusammenarbeiten.

Was Sie ins Team bringen:

• 4+ Jahre Gesamterfahrung in einer datengestützten, quantitativen oder maschinellen Lernrolle mit Fokus auf technische Ausführung und nachweisbare ML-Expertise.
• Praktische Kenntnisse in Python (pandas, scikit-learn, xgboost, PyTorch/TensorFlow) und SQL (Snowflake, BigQuery usw.) sowie Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Tableau.
• Expertise in der Anwendung und Produktionsbereitstellung verschiedener fortgeschrittener ML-Modelle (Klassifikation, Deep Learning, Anomalieerkennung, Graphnetzwerke) und die Fähigkeit, dieses Fachwissen schnell in verschiedenen Geschäftsbereichen anzuwenden.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung und Produktionsbereitstellung von ML-Diensten, mit einem tiefen Verständnis moderner MLOps-Konzepte wie Containerisierung (z.B. Docker, Kubernetes), ereignisgesteuerten Architekturen und Modellüberwachung.
• Erfahrung mit Orchestrierungsframeworks wie Metaflow, Kubeflow, Airflow oder ähnlichen MLOps-Tools.
• Praktische Erfahrung mit Graphdatenbanken (z.B. Neo4j), um hochgradig vernetzte Daten zu modellieren, zu analysieren und Merkmale zu extrahieren.
• Starkes Geschäftswissen und die Fähigkeit, komplexe Geschäftsprobleme in klare analytische und technische Anforderungen zu übersetzen, die maximalen Wert liefern.
• Exzellente Kommunikations- und Datenstorytelling-Fähigkeiten, mit einer Erfolgsbilanz bei der Maximierung der Auswirkungen technischer Erkenntnisse auf die Entscheidungsfindung der Organisation.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Data-Science-Lösungen im Bereich Betrug, Kreditrisiko oder anderen relevanten Fintech-/Risikobereichen ist sehr wünschenswert.

Was wir bieten:

• Herausfordernde und wirkungsvolle Arbeit, die persönliches und berufliches Wachstum fördert.
• Eines der besten Virtual Shares Incentive-Programme auf dem Markt, damit jeder bei Billie in unseren Erfolg investiert ist.
• Flexible Arbeitszeiten und Vertrauen in Ihre Fähigkeit zu liefern, was Ihnen ermöglicht, die Kontrolle über Ihre Work-Life-Balance zu übernehmen.
• Ein hybrider Arbeitsansatz, der es Ihnen ermöglicht, bis zu 3 Tage pro Woche von zu Hause aus zu arbeiten.
• 30 Tage Urlaub pro Jahr, Sabbatical-Möglichkeiten und zusätzliche Kindkrankheitstage für Eltern.
• Unser Programm „Catch a Ride with Billie“, das vergünstigten Zugang zum öffentlichen Nahverkehr in Berlin (BVG), Deutschland-Ticket oder JobRad ermöglicht.
• Ein jährliches Entwicklungsbudget, um Ihre Fähigkeiten und Horizonte zu erweitern.
• Kostenlose Deutschkurse in Gruppen.
• Ein englischsprachiges, multikulturelles Team mit mehr als 40 Nationalitäten.
• Bedeutungsvolle Verbindungen zu Ihren Kollegen durch Unternehmens- und Teamevents, Interessengruppen, den Billie-Laufclub, Spielabende und mehr, unterstützt von unserem Formula Fun Team!

Billie ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung oder einer anderen geschützten Eigenschaft. Wir setzen uns dafür ein, ein integratives Umfeld zu schaffen, in dem sich jeder zugehörig fühlt. Alle qualifizierten Bewerber sind willkommen, und wir ermutigen Sie besonders, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht jede Anforderung in der Stellenbeschreibung erfüllen.