Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle leistungsfähige Modelle zur Schätzung des Customer Lifetime Value und übernehme die End-to-End-Verantwortung.
- Unternehmen: Die DKB AG ist ein innovatives Unternehmen mit einer offenen und vielfältigen Kultur.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexibles Arbeiten, moderne Technik und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Nutze deine Data Science Fähigkeiten, um echten Einfluss auf das Privatkundengeschäft zu nehmen.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Bereich und tiefes Verständnis von Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Standort: Berlin – unbefristet – Teilzeit/Vollzeit – ab sofort
Deine Aufgaben:
- Leistungsfähige Modelle entwickeln, um Customer Lifetime Value (CLV) belastbar zu schätzen und als Steuerungsgröße im Privatkundengeschäft nutzbar zu machen.
- End-to-End-Verantwortung für die Entwicklung der ML-basierten Services vom Proof of Concept bis zum produktiven System übernehmen.
- Gemeinsam mit Engineering-Kolleg*innen die AWS-basierte Data-Science-Umgebung weiterentwickeln, damit CLV-Modelle schneller, robuster und skalierbar werden.
- Mehrwerte deiner Data Science Projekte sowohl den fachlichen als auch technischen Stakeholder*innen überzeugend rüberbringen.
- Deine Kenntnisse regelmäßig erweitern und die jeweils besten verfügbaren Methoden für die Modellentwicklung einsetzen.
- Deine Erfahrung proaktiv mit deinen Kolleg*innen teilen und so die gemeinsame Weiterentwicklung unterstützen.
Dein Profil:
- Ein abgeschlossenes Studium der Mathematik, Physik, (Wirtschafts-)Informatik oder eines anderen quantitativen Studiengangs.
- Tiefes Verständnis von Machine-Learning-Methoden (v. a. Zeitreihen, Klassifikations- und Regressionsverfahren).
- Fundierte Kenntnisse von AWS, Git, Python, R und SQL.
- Prägnante und strukturierte Ausdrucksweise.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Praktische Erfahrung in der Modellierung von Churn und Customer Lifetime Value sind von Vorteil.
Die DKB steht für Vielfalt und Chancengerechtigkeit. Egal, woher du kommst, wie alt du bist, welches Geschlecht, welche Genderidentität, sexuelle Orientierung oder Religion du hast, ob mit oder ohne Behinderung – wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Deine Benefits und mehr:
- Attraktive Vergütung (tariflich oder außer tariflich).
- Flexibles und mobiles Arbeiten – temporär auch im EU-Ausland.
- Du hast die Wahl: Benefits Pass, Jobticket oder Jobrad.
- Moderne Technik-Ausstattung und Tool-Stack.
- Individuelle Qualifizierungs-möglichkeiten.
- Duz-Kultur und kein Dresscode.
- Externe Mitarbeitendenberatung.
- Angebote zum Gesundbleiben.
- Weitere Extras wie z.B. betriebliche Altersvorsorge und Versicherungsschutz.
Kontakt: Oleg Chapaykin – Expertise Leadoleg.chapaykin@dkb.de Deutsche Kreditbank AG.
Du möchtest mehr zur DKB erfahren? Dann schau auf unserer Karriereseite vorbei. Jetzt bewerben.
Senior Data Scientist - Customer Intelligence (m/w/d) Arbeitgeber: Deutsche Kreditbank Aktiengesellschaft
Die DKB AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden in Berlin eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Teamarbeit großgeschrieben werden. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, attraktiven Vergütungen und individuellen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die DKB nicht nur die berufliche Entwicklung, sondern auch das Wohlbefinden ihrer Angestellten. Die offene Duz-Kultur und die Möglichkeit, im EU-Ausland zu arbeiten, machen die DKB zu einem besonders attraktiven Arbeitsplatz für alle, die eine sinnstiftende Karriere im Bereich Data Science anstreben.
Kontaktdaten:
Deutsche Kreditbank Aktiengesellschaft Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist - Customer Intelligence (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Veranstaltungen oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen und dein Netzwerk erweitern kannst.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Jobs zu dir kommen. Lass uns aktiv auf Unternehmen zugehen, die dich interessieren, und direkt nach offenen Positionen fragen. Manchmal gibt es Stellen, die noch nicht ausgeschrieben sind!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen, die in einem Interview für Data Scientists gestellt werden könnten. Lass uns auch ein paar Mock-Interviews durchführen, damit du sicherer auftrittst und deine Skills überzeugend präsentieren kannst.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Karriereseite. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt und wir dich direkt im Blick haben!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist - Customer Intelligence (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du genau zu uns passt. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Sei konkret!:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei konkret! Nenne Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast, und welche Methoden du eingesetzt hast. So können wir besser nachvollziehen, wie du zur Entwicklung unserer CLV-Modelle beitragen kannst.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Karriereseite zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und du alle Informationen auf einen Blick hast. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Kreditbank Aktiengesellschaft vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein klares Bild von den spezifischen Anforderungen der Stelle als Senior Data Scientist. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Machine-Learning-Methoden und Tools passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Modellierung von Customer Lifetime Value oder Churn zeigen. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Technische Kenntnisse auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den Technologien, die in der Stellenanzeige erwähnt werden, vertraut bist. Übe den Umgang mit AWS, Python, R und SQL, damit du im Interview selbstbewusst über deine technischen Fähigkeiten sprechen kannst.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren. Fragen zur Weiterentwicklungsmöglichkeiten sind besonders relevant.
