Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte ein neues Risikobewertungssystem und entwickle innovative Datenmodelle.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Finanzsektor mit Fokus auf Datenwissenschaft.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten, um echte Veränderungen in der Finanzwelt zu bewirken.
- Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Fachgebiet und 7 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
Redesign the existing client risk rating framework from a categorical (Low/Medium/High) model to a continuous or tiered numerical scoring system.
Entwickeln Sie eine punktebasierte Risikobewertungsmaschine basierend auf etablierten Methoden zur Kreditrisiko- und Betrugserkennung.
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 Risikoscoring-Modellen, Modellvalidierung und erklärbare Ansätze des maschinellen Lernens.
- Erfahrung im Aufbau 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 Verhinderung von voreingenommenen oder irreführenden Schlussfolgerungen.
- Sprachkenntnisse: Geschäftliches Englisch (C1/C2) und Grundkenntnisse.
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
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (A) 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 Bosshard & Partner Unternehmensberatung AG 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 (A) mit Bravour zu bestehen
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 (A) bei Bosshard & Partner Unternehmensberatung AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bosshard & Partner Unternehmensberatung AG 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 Bosshard & Partner Unternehmensberatung AG entscheidend sein!
