Senior Analyst, Predictive Analytics and Machine Learning

Senior Analyst, Predictive Analytics and Machine Learning

Vollzeit 128000 - 165000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
Dormont Manufacturing Co

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und pflege komplexe statistische und maschinelle Lernmodelle für geschäftliche Entscheidungen.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor mit einem Fokus auf Datenanalyse.
  • Vorteile: Tolle Benefits wie 401(K)-Zuschuss, Elternzeit und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Flexibles Arbeiten von zu Hause aus mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Auswirkungen auf Geschäftsstrategien zu erzielen.
  • Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in einem quantitativen Bereich und 3+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 128000 - 165000 € pro Jahr.

The Senior Analyst, Predictive Analytics and Machine Learning designs, develops, and maintains statistical and machine learning models that support high-impact business decisions across pricing, credit risk, and other areas.

This role is a hands‑on, advanced individual contributor position focused on rigorous analysis, model development, and production performance monitoring, with strong partnership across business and technical stakeholders.

  • Outcomes and Activities
  • This position will work from home; occasional planned travel to our Southfield, Michigan office may be required.

However, this position is permitted to work at our Southfield, Michigan office if requested by the team member.

  • Develop and maintain complex statistical and machine learning models that optimize high-volume, data-driven decisions and deliver measurable business value.
  • Actively monitor models in production, identify performance degradation or data issues, and recommend corrective actions or enhancements.
  • Develop complex SQL and analytical code to extract, transform, and validate large, multi-source datasets used for modeling, reporting, and decision support.
  • Perform ad hoc and exploratory analyses to address business questions, evaluate trade-offs, and inform policy or strategy decisions.
  • Translate high-level business objectives into analytical tasks, technical specifications, and modeling approaches.
  • Ensure data quality, consistency, and suitability for modeling; support testing, validation, and implementation activities required for production deployment.

Requirements

  • Bachelor’s degree or higher in a quantitative field (e. g., statistics, mathematics, economics, engineering, computer science, or related discipline).
  • 3+ years of experience applying analytical and programming skills in a business or research environment.
  • Proficiency in one or more analytical and programming languages such as Python, SQL, R, or SAS.
  • Strong analytical problem‑solving skills with the ability to apply quantitative methods creatively to business problems.
  • Expertise in extracting, manipulating, and analyzing large‑scale datasets.
  • Preferred
  • Advanced proficiency in Python, SQL, and statistical tools (e. g., R, SAS).
  • Experience developing or supporting predictive models such as credit scorecards, pricing models, or collections strategies.
  • Experience in financial services analytics or a related regulated, data‑intensive industry.
  • Familiarity with model performance monitoring, validation concepts, and production analytics.

Benefits

  • Excellent benefits package that includes 401(K) match, adoption assistance, parental leave, tuition reimbursement, comprehensive medical, dental, vision and many nonstandard benefits that make us a Great Place to Work.

Expectations

  • Remain compliant with our policies processes and legal guidelines.
  • All other duties as assigned.
  • Attendance as required by department.

Targeted Compensation

$128,000 - $165,000 base salary + an annual bonus plan

This position is not currently open to individuals who require sponsorship now or in the future to work legally for Credit Acceptance, such as H-1b / H-4 or F-1 OPT visa holders.

California Residents: Please click here for the California Consumer Privacy Act (CCPA) notice regarding the personal information Credit Acceptance may collect from you.

Credit Acceptance is dedicated to providing a safe and inclusive working environment for all.

As part of our Culture of Compliance, we are proud to be an Equal Opportunity Employer and value our culturally diverse workforce.

All qualified applicants will receive consideration for employment regardless of the person’s age, race, color, religion, sex, gender, sexual orientation, gender identity, national origin, veteran or disability status, criminal history, or any other legally protected characteristic.

#J-18808-Ljbffr

Dormont Manufacturing Co

Kontaktdaten:

Dormont Manufacturing Co Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Analyst, Predictive Analytics and Machine Learning 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 Dormont Manufacturing Co 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 Senior Analyst, Predictive Analytics and Machine Learning mit Bravour zu bestehen

Statistische Modellierung
Maschinelles Lernen
Datenanalyse
SQL
Python
R
SAS

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 Senior Analyst, Predictive Analytics and Machine Learning bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!