Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine-Learning-Modelle für nachhaltige Finanzstatistiken.
- Unternehmen: Deutsche Bundesbank – ein integraler Teil des Europäischen Systems der Zentralbanken.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, Homeoffice-Möglichkeiten und umfangreiche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen und ein internationales Arbeitsumfeld warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft in einem dynamischen und verantwortungsvollen Umfeld.
- Qualifikationen: Masterabschluss in quantitativen Fächern und sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Die Deutsche Bundesbank ist eine besondere Bank: Ein integraler Bestandteil des Europäischen Systems der Zentralbanken mit bedeutender Funktion in der Finanzstabilität, Bankenaufsicht, Geldpolitik und im Zahlungsverkehr in Deutschland. Allem voran jedoch sind wir ein starkes Team aus zuverlässigen und verantwortungsbewussten Menschen, die mit ihrer täglichen Arbeit die Voraussetzungen für einen stabilen Euro und eine funktionierende Wirtschaft schaffen. Finden auch Sie bei uns Ihre verantwortungsvolle Aufgabe!
In dieser Position arbeiten Sie an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Sustainable Finance und innovativen Technologien. Sie unterstützen die Weiterentwicklung datenbasierter Ansätze zur Schließung von Datenlücken, insbesondere in den Themenfeldern Naturrisiken und Biodiversität.
Arbeit von besonderem Wert: Ihr Einsatz bei uns
- Sie entwickeln und implementieren Machine-Learning- und KI-gestützte Verfahren zur Verbesserung der Datenqualität im Themengebiet Sustainable Finance Statistics.
- Text- und bildbasierte Verfahren zur Datenerhebung entwickeln Sie weiter und leiten daraus aussagekräftige Indikatoren ab.
- Innovative Projekte zur Schließung von Datenlücken, insbesondere im Bereich Naturrisiken und Biodiversität, initiieren und steuern Sie eigenverantwortlich.
- Sie bringen neue Technologien, zum Beispiel Large Language Models, in die praktische Anwendung und bewerten deren Nutzen für statistische Prozesse.
- Alternative Datenquellen am Markt sondieren Sie systematisch und prüfen deren fachliche, methodische und technische Eignung.
- In Zusammenarbeit mit Forschungsinstitutionen bearbeiten Sie wissenschaftsnahe Fragestellungen und führen in begrenztem Umfang eigene Forschungsarbeiten durch.
- Ergebnisse und methodische Ansätze präsentieren Sie adressatengerecht, unter anderem in internen Gremien sowie auf nationalen und internationalen Fachveranstaltungen.
Besondere Werte: Ihre Qualifikationen
- Master oder gleichwertiger Abschluss mit quantitativer Ausrichtung (z. B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen mit Schwerpunkt Informatik, Quantitative Economics/Finance)
- Sehr gute Deutschkenntnisse
- Sehr gute Englischkenntnisse (nachzuweisen durch unseren Eignungstest)
- Darüber hinaus wünschenswert:
- Sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python
- Sehr gute Kenntnisse in Machine Learning, KI‑Anwendungen und statistischer Modellierung
- Gute Kenntnisse im Bereich Sustainable Finance, insbesondere aus dem Bereich Natur und Biodiversität
- Gute Kenntnisse in der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten (nachzuweisen durch unseren Eignungstest)
- Ausgeprägte Fähigkeit zur Bewertung und prägnanten Darstellung komplexer Sachverhalte, gerne belegt durch eine Promotion und/oder Publikation
- Sehr gute kommunikative Fähigkeiten
- Eigenverantwortliche und zugleich teamorientierte Arbeitsweise
Wertvolle Arbeit verdient besondere VorteileVergütung & Perspektiven
- Vergütung in Anlehnung an den TVöD auf Basis der Entgeltgruppe 13, mit Entwicklungsmöglichkeiten, (abhängig von Ihrer Erfahrung ca. 65.900,- € bis 95.100,- €)
- Zukunftsorientierter Arbeitsplatz im öffentlichen Dienst mit verlässlichen Arbeitsbedingungen
- Unbefristetes Arbeitsverhältnis
- Internationales Arbeitsumfeld
- Abwechslungsreiche Aufgaben
- Grundsätzliche Verbeamtungsmöglichkeit
- Möglichkeit zur Fortführung eines bestehenden Beamtenverhältnisses (bis A 15)
- Umfangreiches Weiterbildungsangebot
New Work
- Umfangreiche Homeoffice-Möglichkeiten innerhalb von Deutschland (grundsätzlich bis zu 60 % der Arbeitszeit)
- Gute technische Ausstattung (z. B. Smartphone, Notebook)
- Kollegiale und wertschätzende Arbeitsatmosphäre
- Arbeitszeit: 39 Stunden/Woche
- 30 Tage Urlaub
- Gleitzeit mit Zeitausgleich für Mehrarbeit
- Vereinbarkeit von Beruf und Familie
Zusatzleistungen
- Kostenloses Deutschlandticket als Jobticket
- Gute Verkehrsanbindung (Bus & Bahn)
- Zentrale Lage
- Betriebliches Gesundheitsmanagement
Das Auswahlverfahren besteht aus einer formalen Eignungsprüfung, einem computergestützten Test sowie einem strukturierten Interview. Alle Testabschnitte stellen jeweils Ausschlusskriterien dar. Sollte ein einzelner Testabschnitt nicht bestanden werden, endet das Auswahlverfahren automatisch.
Wollen Sie unser Team bereichern? Dann sind wir schon sehr gespannt auf Ihre Bewerbung (inkl. Angabe Ihrer Gehaltsvorstellung). Falls Sie im Voraus noch Fragen haben, wenden Sie sich einfach an die zuständige Ansprechperson.
Ihre Fragen zur Bewerbung
Christoph Trautvetter, 069 9566‑36297, jobs@bundesbank.de
Ihre Fragen zum Aufgabengebiet
Christine Schlitzer, 069 9566‑33520, christine.schlitzer@bundesbank.de
Bitte bewerben Sie sich bis zum 30.08.2026 mit der Stellen-ID 2026_0542_02 über unser Online-Tool. Bewerbungsschluss: 30.08.2026
Vielfalt und Chancengleichheit sind uns wichtig. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Auch fördert die Deutsche Bundesbank die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern insbesondere bei der Besetzung von Führungspositionen. Daher begrüßen wir besonders Bewerbungen von Frauen.
Data Scientist (m/w/d)Für unser „Datenservicezentrum“ Arbeitgeber: Deutsche Bundesbank Zentrale
Die Deutsche Bundesbank bietet Ihnen als Arbeitgeber ein internationales und dynamisches Arbeitsumfeld in Frankfurt am Main, das durch eine kollegiale und wertschätzende Atmosphäre geprägt ist. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Homeoffice-Möglichkeiten und einem breiten Weiterbildungsangebot unterstützen wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung, während Sie an bedeutenden Forschungsprojekten zur Finanzaufsicht arbeiten. Zudem profitieren Sie von attraktiven Zusatzleistungen wie einem kostenlosen Deutschlandticket und einem betrieblichen Gesundheitsmanagement.
Kontaktdaten:
Deutsche Bundesbank Zentrale Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (m/w/d)Für unser „Datenservicezentrum“ 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 Bundesbank Zentrale 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 Data Scientist (m/w/d)Für unser „Datenservicezentrum“ 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 Data Scientist (m/w/d)Für unser „Datenservicezentrum“ bei Deutsche Bundesbank Zentrale gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Bundesbank Zentrale 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 Bundesbank Zentrale entscheidend sein!
