Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle prädiktive Modelle und unterstütze den Vertrieb im Wealth Management.
- Unternehmen: Innovative Privatkundenbank mit Fokus auf digitale Finanzlösungen.
- Vorteile: Emotionale Unterstützung, Gesundheitsförderung, flexible Arbeitszeiten und finanzielle Absicherung.
- Weitere Informationen: Voll- und Teilzeitoptionen sowie ein positives, integratives Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte datenbasierte Strategien und mache einen echten Unterschied im Kundenmanagement.
- Qualifikationen: Hochschulabschluss in Informatik oder Mathematik und Erfahrung in Data Mining und Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über den Bereich
Die Privatkundenbank Deutschland spezialisiert sich auf individuelle sowie digitale Finanzlösungen, die gezielt auf die Bedürfnisse von Privatkundinnen und -kunden ausgerichtet sind.
Das Hauptanliegen besteht darin, den Vertrieb durch datenbasierte Erkenntnisse optimal zu unterstützen.
Dadurch können maßgeschneiderte Angebote erstellt werden, die eine nachhaltige Kundenbindung fördern.
Angesichts dynamischer Marktanforderungen setzt die Bank verstärkt auf moderne Methoden wie Data Science und Machine Learning, um Kundenverhalten präzise zu analysieren und vorherzusagen.
Dies ermöglicht eine gezielte Optimierung von Vertriebskampagnen und die frühzeitige Identifikation von Umsatzpotenzialen.
Position Overview
Als Analytics Senior Analyst im Privatkundenbereich übernehmen Sie eine zentrale Rolle bei der Erstellung und Integration prädiktiver Modelle.
Ihr Fokus liegt insbesondere darauf, Cross- und Upselling-Potenziale im Wealth Management Kundensegment zu identifizieren und den Vertrieb bei der zielgerichteten Kundenansprache zu unterstützen.
In enger Zusammenarbeit mit den Vertriebsteams kommunizieren Sie datengetriebene Strategien verständlich und bringen innovative Lösungen ein, die zu einer messbaren Steigerung der Vertriebsergebnisse führen.
- Ihre Aufgaben
- Du entwickelst und erweiterst konzeptionell sowie technisch unsere Datamining‑Systeme, mit Fokus auf Lebensphasen, Kundenbedürfnisse, Produkt‑ und Vertriebswegeaffinitäten, Churn‑Prevention und Kundenwertanalysen im Wealth‑Management‑Segment.
- Du überprüfst und entwickelst kontinuierlich das eingesetzte statistische Methodenspektrum, inklusive Workflows und Analyse‑Instrumentarien.
- Du konzipierst und implementierst Kundensegmentierungsverfahren – von der Modellentwicklung bis zur Integration in produktive Prozesse.
- Du führst Analysen und Prognosen durch und automatisierst diese, z. B. auf Basis von Kunden‑, Verhaltens‑ oder Standortdaten, um belastbare Muster und Vorhersagen zu generieren.
- Du entwickelst kreative Analyse‑ und Prognoseverfahren mit Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken, sowohl in Echtzeit als auch offline.
- Du designst analytische Projektmodule für leistungsfähige Big‑Data‑Anwendungen und unterstützt bei der Einbettung analytischer Komponenten in bestehende BI‑ und Big‑Data‑Landschaften.
- Du validierst und rekalibrierst produktiv laufende analytische Modelle.
- Du arbeitest selbstständig – von der Auftragsklärung über die Umsetzung bis zur verständlichen Kommunikation der Ergebnisse gegenüber Fachbereichen und Management.
- Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen
- Du verfügst über einen Hochschulabschluss in (Wirtschafts‑) Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Studiengang mit quantitativem Schwerpunkt oder vergleichbare Qualifikation.
- Du bringst relevante Berufserfahrung mit und hast Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Methoden bereits erfolgreich in vergleichbaren Rollen eingesetzt.
- Du zeichnest dich durch ein sehr gutes Abstraktionsvermögen, eine ausgeprägte analytische Denkweise sowie Teamfähigkeit, Flexibilität und hohe Eigeninitiative aus.
- Du hast fundierte Kenntnisse in Data‑Mining‑Methoden sowie in gängigen Machine‑Learning‑Frameworks.
- Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Python, SQL und Big Query; erweiterte Programmierkenntnisse sind von Vorteil.
- Du hast gute Kenntnisse in Cloud‑Infrastrukturen, idealerweise Google Cloud Platform (GCP).
- Du kommunizierst sicher in Deutsch und Englisch, mündlich wie schriftlich.
- Du bringst Erfahrung im Stakeholdermanagement mit – von der Auftragsklärung bis zur Präsentation von Ergebnissen, auch auf Senior‑Management‑Ebene.
- Was wir Ihnen bieten
- Emotionale Unterstützung – Angebote wie Beratung in schwierigen Lebenssituationen und Förderung der mentalen Gesundheit.
- Gesundheitsfördernde Maßnahmen – Check‑up Untersuchungen, Impfangebote, Beratung zur gesunden Lebensführung.
- Sozialer Zusammenhalt – Unterstützung durch den Familienservice, Fitness Center, flexible Arbeitszeitmodelle, vielfältige Kultur.
- Finanzielle Absicherung – Altersvorsorge, Bankdienstleistungen für Mitarbeiter*innen, Firmenfahrrad, Deutschlandticket.
Die Stelle wird in Voll- und in Teilzeit angeboten.
Da die Benefits je nach Standort geringfügig variieren, gehen Sie bitte bei konkreten Fragen auf Ihren Recruiter / Ihre Recruiterin zu.
Wir begrüßen Bewerbungen von allen Menschen und fördern ein positives, faires und integratives Arbeitsumfeld.
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Analytics Senior Analyst (d/m/w) Wealth Management Deutschland Arbeitgeber: Deutsche Bank
Die Deutsche Bank bietet als Arbeitgeber eine herausragende Möglichkeit für selbstständige Finanzberater*innen, die ihre Karriere als Teamleiter*in vorantreiben möchten. Mit überdurchschnittlichen Einkommenschancen, flexiblen Arbeitszeiten und der Unterstützung durch ein starkes Netzwerk fördert die Bank nicht nur den individuellen Erfolg, sondern auch die persönliche und berufliche Weiterentwicklung ihrer Mitarbeiter*innen. Die Unternehmenskultur legt großen Wert auf Vielfalt und Inklusion, was die Deutsche Bank zu einem attraktiven Arbeitsplatz macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Analytics Senior Analyst (d/m/w) Wealth Management Deutschland erhalten könnten
✨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 Deutsche Bank 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 Analytics Senior Analyst (d/m/w) Wealth Management Deutschland 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 Analytics Senior Analyst (d/m/w) Wealth Management Deutschland bei Deutsche Bank gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Bank 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 Deutsche Bank entscheidend sein!
