Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Modelle zur Betrugsbekämpfung und Kreditrisikoanalyse für Millionen von Nutzern.
- Unternehmen: Delivery Hero, ein führendes Unternehmen im Bereich lokale Lieferung mit Sitz in Berlin.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, 1.000 € Bildungsbudget, Gesundheitschecks und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die finanzielle Zukunft und schütze das Unternehmen vor Betrug.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, Modellierung und Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
- Senior Data Scientist, Fraud Detection - (Fintech, Credit and Fraud)
- Full-time
As the world’s pioneering local delivery platform, our mission is to deliver an amazing experience, fast, easy, and to your door.
We operate in around 65 countries worldwide, powered by tech, designed by people.
As one of Europe’s largest tech platforms, headquartered in Berlin, Germany, Delivery Hero has been listed on the Frankfurt Stock Exchange since 2017 and is part of the MDAX stock market index.
We push hard, learn quickly and stay human along the way.
It’s this wonderful mix of high performance and real community that makes Delivery Hero a place where ambition and belonging grow side by side.
If you’re curious, collaborative and ready to dive deep into meaningful work, you’ll fit right in.
Deep analysis.
Smarter systems.
Real users.
As a Senior Data Scientist, you’ll own credit and fraud risk problems end to end — from framing an ambiguous question, through building and validating the model, to getting it live in a real-time decision engine and defending it in front of a risk committee.
Your models decide who gets credit and which transactions get stopped, for millions of customers and merchants across our markets.
The Fintech Data Science team sits at the centre of how Delivery Hero extends credit and protects the business from fraud losses, spanning underwriting, portfolio risk management, and fraud prevention across our products.
We build the models and decision systems behind credit approval, limit management, and fraud detection, so the business can grow lending responsibly while keeping losses, chargebacks, and financial crime exposure under control.
We work with AI every day — coding agents and LLM tools for pipelines, data exploration, code and test writing, and documentation — and we check what they produce rather than trusting it.
Be part of building the financial backbone of Delivery Hero.
You’ll develop products that empower millions of customers and merchants, from seamless payments to innovative financial solutions like wallets and credit.
Your work will support our path to profitability by creating financial flexibility for users and enabling smooth transactions across our markets.
- Own problems end to end, from an unclear business question through data, modelling, deployment, monitoring, and adoption.
- Build and ship models: fraud and anomaly detection, real-time transaction decisioning, acquisition scorecards, and behavioural limit management.
- Give Risk, Compliance, Finance, Payments, and leadership a clear recommendation they can act on, and the reasoning behind it.
- Work closely with Engineering on reliability, owning the full data science lifecycle including deployment.
- Build the data foundations: data marts and pipelines that produce features and training datasets.
- Drive experimentation through to model rollout, then monitor what’s live and fix drift at the source.
- A track record of owning models end to end, from an unclear business question through build, validation, deployment, and real use by the business.
- Full-stack breadth: SQL and data analysis (e. g.
Big Query), orchestration and scheduled feature and training-data pipelines (e. g.
Airflow), modelling, deployment (e. g.
Metaflow, Vertex AI), and production monitoring.
Strong Python, testing, and CI/CD.
- Fluency with AI tooling.
You build with coding agents and LLMs every day, automate your own routine work, and spend LLM budget sensibly — the right model for the task, tight context, no tokens burned on what a script should do.
And you catch what the output gets wrong.
- Independence and speed. You pick the approach, cut the scope, and ship, then explain why.
- Judgment under ambiguity. You can make a defensible recommendation when trade-offs have no single right answer: false positives vs. fraud caught, loss vs. approval rate.
- Clear communication. You can explain modelling trade-offs to non-technical stakeholders and support your recommendation with evidence when it’s challenged.
- Nice to have
- Experience in fraud, credit risk, payments, or fintech.
- Building and deploying deep learning models in production.
- Building LLM- or agent-based solutions in production.
Ensuring you and all our Heroes are looked after, happy, and healthy is always on the menu. Because if you’re in good shape, then we’re in good shape.
Make the most of our hybrid working model and join the team for face-to-face connection and collaboration in our beautiful Berlin campus 2 days a week
- We offer 27 days holiday with an extra day on 2nd and 3rd year of service
- We will support you in developing yourself and your career growth opportunities: 1.000 € Educational Budget, Language Courses, Parental Support and access to the Udemy Business platform to explore a variety of online courses.
- Get moving and release those wonderful, mind-boosting endorphins: Health Checkups, Meditation & Gym.
- Cash.
Dough.
Cheddar.
Whatever you call it, we’ll help you with it: Employee Share Purchase Plan, Sabbatical Bank, Public Transportation Ticket Discount, Life & Accident Insurance, Corporate Pension Plan
- The power of getting together over some food is unrivaled. Here are a few ways to help you do that. All the yum: Digital Meal Vouchers and Food Vouchers.
We believe diversity and inclusion are key to creating not only an exciting product, but also an amazing customer and employee experience.
Fostering this starts with hiring - therefore we do not discriminate on the basis of racial identities, religious beliefs, color, national origin, gender identities or expressions, sexual orientations, age, marital or disability statuses, or any other aspect that makes you, you.
We encourage you to let us know if you need any accommodations or specific accessibility support to ensure a smooth interview experience—just let us know with an email to our Inclusion Officer at inclusion@deliveryhero. com .
You're welcome to share your pronouns (he/she/they) right from the start so we can address you respectfully from our first contact.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist, Fraud Detection - (Fintech, Credit and Fraud) in Berlin Arbeitgeber: Deliveryhero
Als (Senior) Product Manager im Bereich Business Automation bei uns erwartet Sie eine dynamische Arbeitsumgebung in Berlin, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Wir bieten Ihnen nicht nur 27 Tage Urlaub und ein großzügiges Bildungsbudget, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung in einem inklusiven Team. Unsere hybride Arbeitsweise ermöglicht es Ihnen, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig wertvolle persönliche Kontakte zu knüpfen, während wir sicherstellen, dass Ihr Wohlbefinden stets an erster Stelle steht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist, Fraud Detection - (Fintech, Credit and Fraud) in Berlin 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 Deliveryhero 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, Fraud Detection - (Fintech, Credit and Fraud) in Berlin 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, Fraud Detection - (Fintech, Credit and Fraud) bei Deliveryhero gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deliveryhero 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 Deliveryhero entscheidend sein!