Senior Data Scientist (gn) Vollzeit/Teilzeit (hybrid)

Deine Aufgabe bei DKV Mobility? Als Teil einer führenden europäischen B2B Plattform für On-the-Road Paymentlösungen, arbeitest Du in einem spannenden Umfeld. Unsere Aufgaben definieren sich durch unseren Purpose: To drive the transition towards an efficient and sustainable future of mobility. Wir bieten Dir zahlreiche Möglichkeiten, in einem dynamischen und agilen Umfeld die Mobilität von morgen mitzugestalten.

Was Dich erwartet:

• Du übernimmst die Verantwortung für datenbasierte Analysen und leitest selbstständig klare, umsetzbare Handlungsempfehlungen ab, um maximalen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.
• Du entwickelst und implementierst statistische Methoden wie Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen sowie Machine‑Learning‑/KI‑Algorithmen und arbeitest dabei eng mit Stakeholdern und dem Management zusammen – inklusive der Übersetzung analytischer Ergebnisse in verständliche Business‑Insights.
• Du baust robuste End‑to‑End‑ML‑Pipelines auf (Daten, Features, Modelle, Scoring) und verantwortest Tests, Versionierung, Dokumentation sowie den Aufbau von MLOps‑Standards wie CI/CD, Model Registry, Monitoring, Data‑Quality‑Checks und Incident Handling.
• Mit Fokus auf Credit & Risk Management verantwortest du die SmartRisk Engine (Feature‑Strategie, Training/Re‑Training, Kalibrierung, Backtesting, Drift‑Monitoring und Explainability via SHAP/Reason Codes) sowie datengetriebene Use Cases wie Verlustdatenbank, Early Warning, Limit-/Exposure‑Steuerung, Clustering und Portfolio‑Insights.
• Du entwickelst neue cloudbasierte Data-Science-Lösungen – überwiegend in Python und SQL – und bringst damit aktiv Wertschöpfung voran; idealerweise verfügst du über Kenntnisse im Kreditrisikoumfeld (u.a. PD, EAD, LGD, Rating, IFRS 9/ECL) sowie Erfahrung mit SAP und Power BI.
• Du coachst andere Data Scientists, förderst neue Denkansätze, teilst aktuelle Entwicklungen im Datenumfeld und unterstützt aktiv deren Weiterentwicklung.

Was Dich auszeichnet:

• Du bringst mehrjährige Erfahrung in Data Science & Machine Learning mit, inklusive sicherem Umgang mit statistischen Methoden, Regressionsmodellen, Zeitreihenanalysen sowie klassischen ML‑ und modernen KI‑Algorithmen.
• Du beherrschst Python und SQL auf sehr hohem Niveau und entwickelst eigenständig neue, wertschöpfende Lösungen in einer cloudbasierten Umgebung – inklusive GenAI‑Use Cases wie LLMs, RAG‑Systeme oder „Talk‑to‑your‑Data“-Interfaces.
• Du hast fundierte Erfahrung im Aufbau robuster End‑to‑End‑ML‑Pipelines und in der Implementierung von MLOps‑Standards (z.B. CI/CD, Model Registry, Monitoring).
• Im Credit & Risk Management übernimmst du fachliche Verantwortung für Risikomodelle wie die SmartRisk Engine (Feature‑Strategie, Training, Kalibrierung, Backtesting) und wendest Explainability‑Methoden wie SHAP oder Reason Codes sicher an.
• Idealerweise verfügst du über Branchenkenntnisse im Kreditrisiko (PD, EAD, LGD, Rating, IFRS9) sowie Erfahrung im Umgang mit SAP und Power BI.
• Du überzeugst durch starke kommunikative und kollaborative Fähigkeiten, arbeitest eng mit Fachbereichen, IT und Management zusammen, präsentierst komplexe Analysen verständlich und unterstützt als Mentor aktiv die Weiterentwicklung anderer Data Scientists.

Unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft und sexueller Identität und Orientierung. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Diese Stelle kann in Vollzeit oder vollzeitnaher Teilzeit (mind. 30 Std./ Woche; ausgenommen sind Werkstudenten und explizit in Teilzeit ausgeschriebene Teilzeitstellen*) ausgeübt werden.