Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite KI-Projekte und entwickle datengetriebene Lösungen im Finanzsektor.
- Unternehmen: Deutsche Bank Group - ein innovatives Unternehmen mit inklusiver Kultur.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsangebote, flexible Arbeitszeiten und finanzielle Sicherheit.
- Weitere Informationen: Voll- und Teilzeitoptionen sowie hervorragende Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenintelligenz und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und mindestens 5 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Über den Bereich
Einsatz im Bereich Digital Client Solutions (DCS) im Tribe Business Data Solutions innerhalb der Corporate Bank in Deutschland. Der Tribe Business Data Solutions ist verantwortlich für fachliche Integration und Bereitstellung von Daten der Geschäftskundenbank und für CRM Bedarfe darüber hinaus. Die Rolle ist im Data Intelligence Squad verankert und agiert an der Schnittstelle zwischen Business (Marketing, Sales, CRM) und TDI (Data Engineering, MLOps).
Ziele der Rolle: Verantwortung für die fachliche Steuerung, Priorisierung und Operationalisierung datengetriebener Use Cases (Analytics, ML, GenAI) auf dem BlueSpace Data Hub (BDH) – von Unterstützung der fachlichen Owner in der Entwicklung von Prototypen bis zur regulatorisch sauberen, skalierbaren Produktion (MLOps) mit allem notwendigen Lifecycle Management.
Ihre Aufgaben
- Fachliche Gesamtverantwortung für die Operationalisierung von KI-basierten Use Cases
- Validierung von zusätzlichen Hypothesen und (Weiter-)Entwicklung von Prototypen
- Überführung von Prototypen in produktionsreife, modulare Software-Artefakte
- Sicherstellung von Versionierung, Reproduzierbarkeit, Tests, CI/CD, Monitoring und Logging
- Enge Abstimmung mit DevOps-, Data-Engineering- und Architektur-Rollen
- Verantwortung für AI-Governance Prozesse, Compliance, Datenschutz und Auditierbarkeit
Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen
- Abgeschlossenes Studium im Bereich (Wirtschafts‑)Informatik, Data Science, Mathematik oder vergleichbar
- Mindestens 5-jährige Berufserfahrung in Data Science / Advanced Analytics, idealerweise im regulierten Banken‑ oder Finanzumfeld
- Erfahrung als Product Owner oder fachlicher Lead für datengetriebene Produkte
- Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL sowie im Umgang mit Versionierungstools (z. B. GitHub)
- Fundiertes Verständnis moderner MLOps‑ und CI/CD‑Best‑Practices sowie cloud‑skalierbarer Architekturen
- Ausgeprägte analytische, konzeptionelle und kommunikative Stärke; sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse; strukturierte Arbeitsweise und „We get things done“-Mentalität
Technologischer Kontext: Google Cloud Platform (BigQuery, GCP Services), Python, SQL, GitHub
Was wir Ihnen bieten
- Eine breite Palette von Leistungen, die all Ihre beruflichen und persönlichen Bedürfnisse abdecken.
- Emotionale Ausgeglichenheit: Eine positive Haltung hilft uns, die Herausforderungen des Alltags zu meistern – beruflich wie privat.
- Körperlich fit: Mit Angeboten zur Aufrechterhaltung Ihrer persönlichen Gesundheit und einem förderlichen beruflichen Umfeld hilft Ihnen die Bank, körperlich fit zu bleiben.
- Sozial vernetzt: Der Austausch mit anderen eröffnet uns neue Perspektiven und stärkt unser Selbstvertrauen und Wohlbefinden.
- Finanziell abgesichert: Die Bank sichert Sie nicht nur während Ihrer aktiven Karriere, sondern auch für die Zukunft finanziell ab.
Die Stelle wird in Voll- und in Teilzeit angeboten. Bei Fragen zum Rekrutierungsprozess steht Ihnen Carolin Adler gerne zur Verfügung. Kontakt: Carolin Adler, Tel (+49 3034074778)
Wir streben eine Kultur an, in der wir befähigt sind, jeden Tag gemeinsam zu glänzen. Dies umfasst verantwortungsvolles Handeln, kommerzielles Denken, Initiative ergreifen und kollaboratives Arbeiten. Gemeinsam teilen und feiern wir die Erfolge unserer Mitarbeiter. Gemeinsam sind wir die Deutsche Bank Gruppe. Wir begrüßen Bewerbungen von allen Menschen und fördern ein positives, faires und inklusives Arbeitsumfeld.
Product Owner / Lead Data Scientist - Data Intelligence & AI Enablement (d/m/w) Arbeitgeber: Deutsche Bank
Die Deutsche Bank bietet als Arbeitgeber eine herausragende Arbeitsumgebung für Fullstack Developer, die sich in einem dynamischen und unterstützenden Team weiterentwickeln möchten. Mit einem breiten Spektrum an Benefits, flexiblen Arbeitszeitmodellen und einer starken Kultur der Vielfalt und Chancengleichheit fördert die Bank nicht nur die berufliche, sondern auch die persönliche Entwicklung ihrer Mitarbeiter. Zudem ermöglicht die zentrale Lage in Deutschland den Zugang zu einem lebendigen Netzwerk und vielfältigen Karrieremöglichkeiten innerhalb der Finanzbranche.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Product Owner / Lead Data Scientist - Data Intelligence & AI Enablement (d/m/w) 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 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 Product Owner / Lead Data Scientist - Data Intelligence & AI Enablement (d/m/w) 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 Product Owner / Lead Data Scientist - Data Intelligence & AI Enablement (d/m/w) 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!
