Auf einen Blick
- Aufgaben: Redesign risk rating frameworks and develop scoring systems using advanced analytics.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Finanzsektor mit innovativen Ansätzen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Entwicklungschancen und einem unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Risikobewertung mit modernster Technologie und Methoden.
- Qualifikationen: Master oder PhD in quantitativen Disziplinen und 7 Jahre Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
Redesign the bestehenden Client-Risiko-Bewertungsrahmen von einem kategorialen (Niedrig/Mittel/Hoch) Modell zu einem kontinuierlichen oder gestuften numerischen Bewertungssystem.
Entwickeln Sie eine punktebasierte Risiko-Bewertungsmaschine basierend auf etablierten Kreditrisiko- und Betrugserkennungsmethoden.
Definieren Sie Risikofaktoren und weisen Sie Bewertungsgewichte auf KYC- und klientenbezogene Attribute gemäß ihrem relativen Risikoanteil zu.
Wenden Sie interpretierbare statistische und maschinelle Lerntechniken an, die für regulierte Umgebungen geeignet sind, einschließlich logistischer Regression mit WOE und erklärbaren baumbasierten Modellen.
Definieren, kalibrieren und validieren Sie Bewertungsbänder, Schwellenwerte und Breakpoints.
Erstellen Sie reproduzierbare Python-basierte Pipelines für die Berechnung von Bewertungen, Backtesting, Validierung und Sensitivitätsanalysen.
Führen Sie Feature Engineering und Modellentwicklung unter Verwendung produktionsrepräsentativer Daten in einer sicheren Sandbox-Umgebung durch.
Sichern Sie den vollständigen Lebenszyklus des Modells, einschließlich der Erfassung von Geschäftsanforderungen, Entwicklung, Validierung, Dokumentation, Überwachung, Unterstützung bei der Bereitstellung und Wartung.
Arbeiten Sie eng mit Compliance-, Finanzkriminalitäts-, Analyse- und Transformationsbeteiligten zusammen.
Liefern Sie umfassende Dokumentationen und stellen Sie den Wissenstransfer zu nachgelagerten Teams sicher.
Anforderungen:
- Abgeschlossenes Studium (Master oder PhD) in Quantitativer Finanzwirtschaft, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
- Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung in quantitativer Analyse, Datenwissenschaft oder statistischer Modellierung in führenden Banken, Vermögensverwaltern, Kapitalmarktunternehmen oder Fintech-Organisationen.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python, einschließlich objektorientierter Programmierung, modularer Softwarearchitektur, Ausnahmebehandlung, Leistungsoptimierung und testgetriebener Entwicklung.
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels und entweder PyTorch oder TensorFlow.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung wiederverwendbarer Python-Pakete, Bibliotheken und produktionsfähiger analytischer Lösungen.
- Starkes Wissen über die Entwicklung von Risiko-Scorecards, Modellvalidierung und erklärbare Ansätze des maschinellen Lernens.
- Erfahrung in der Erstellung von Bewertungsrahmen und Risikomodellen in regulierten Finanzdienstleistungsumgebungen.
- Ausgezeichnete SQL-Kenntnisse mit nachgewiesener Erfahrung im Schreiben und Optimieren komplexer Abfragen auf großen Oracle-Datenbanken.
- Nachgewiesene Expertise über den gesamten Lebenszyklus des Modells, von der Anforderungserfassung bis zur Bereitstellung und Überwachung.
- Starkes analytisches Denken mit nachgewiesener Erfolgsbilanz bei der Verbesserung der Modellrobustheit, der Identifizierung fehlerhafter Annahmen und der Vermeidung voreingenommener oder irreführender Schlussfolgerungen.
- Sprachkenntnisse: Geschäftliches Englisch (C1/C2) und grundlegende Soft Skills.
- Hervorragende Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten.
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte in klare Geschäftseinblicke und Empfehlungen zu übersetzen.
- Starker Problemlösungsansatz mit einer strukturierten, analytischen und qualitätsorientierten Herangehensweise.
Senior Data Scientist (A) Arbeitgeber: Bosshard & Partner Unternehmensberatung AG
Bosshard & Partner Unternehmensberatung AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, das Remote-Arbeit innerhalb der Schweiz ermöglicht, fördern wir eine ausgewogene Work-Life-Balance und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Unsere Unternehmenskultur legt Wert auf Teamarbeit und Innovation, was es zu einem bedeutungsvollen Ort macht, um Ihre Karriere im Bereich der regulatorischen Berichterstattung voranzutreiben.
Kontaktdaten:
Bosshard & Partner Unternehmensberatung AG Recruiting-Team
