Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine-Learning-Modelle zur Unterstützung von Entscheidungen im Ratenkreditgeschäft.
- Unternehmen: Europace, Deutschlands größte Transaktionsplattform für Immobilienfinanzierungen.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, innovative Projekte und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: 100% remote oder vor Ort in Berlin möglich, mit exzellenten Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Sei Teil der ersten Data-Science-Rolle und forme die Zukunft des Ratenkredits.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und sicherer Umgang mit Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70000 - 90000 € pro Jahr.
Europace ist Deutschlands größte Transaktionsplattform für Immobilienfinanzierungen, Bausparprodukte und Ratenkredite. Mit der Ausgründung des Ratenkreditgeschäfts in die Europace Ratenkredit GmbH im November 2024 hat Hypoport einen strategischen Schwerpunkt auf das Geschäftsmodell Ratenkredit gesetzt, mit dem Ziel, die innovativste und wirtschaftlich erfolgreichste Ratenkreditplattform zu bauen, die zum unverzichtbaren Standard für Partner in ganz Deutschland wird. Die Europace Ratenkredit GmbH ist eine Tochtergesellschaft der Hypoport SE, die an der Deutschen Börse im Prime Standard gelistet ist. Seit 2015 wird Hypoport durchgängig im Auswahlindex SDAX oder MDAX geführt. Die Europace Ratenkredit GmbH ist holakratisch organisiert.
Als Data Scientist (w/m/d) bist du die erste dedizierte Data-Science-Rolle in unserem Team. Für Sparring steht dir eine Data Community mit unserer Schwesterfirma zur Verfügung. Ob vor Ort in Berlin oder 100% deutschlandweit remote, du entscheidest, von wo du am besten arbeitest.
Wie sehen deine Aufgaben bei uns aus?
- Machine Learning im Kreditprozess: Du entwickelst Machine-Learning-Modelle, die konkrete Entscheidungen im Ratenkreditgeschäft direkt unterstützen. Dazu nutzt du moderne Methoden aus Data Science, Predictive Analytics und Künstlicher Intelligenz (KI).
- KI-Features im Produkt (Nice to have): Idealerweise unterstützt du beim Aufbau erster KI-Features und LLM-basierter Anwendungen, die in unsere digitalen Ratenkreditprozesse integriert werden.
- Zusammenarbeit mit Daten- und Produktteams: Du arbeitest eng mit Data Engineering, Product Management und Data Analytics zusammen und nutzt unsere bestehende Datenbasis für die Entwicklung skalierbarer ML-Lösungen.
- End-to-End Verantwortung: Du begleitest Machine-Learning-Modelle von der Idee über Entwicklung, Evaluation und Deployment bis zur Produktionsreife und kontinuierlichen Optimierung.
- Weiterentwicklung unserer KI-Fähigkeiten: Du bringst neue Ansätze aus Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ein und unterstützt die Weiterentwicklung unserer datengetriebenen Produkte und Use Cases.
Was erwarten wir von dir?
- Production-ML-Erfahrung: Du hast mehrere Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Machine-Learning-Modellen für produktive Systeme. Idealerweise hast du auch Erfahrung mit MLOps.
- Sicherer ML-Stack: Du arbeitest sicher mit Python und gängigen Machine-Learning-Frameworks und beherrschst Training, Evaluation und Weiterentwicklung von Modellen im produktiven Umfeld.
- Arbeit in realen Produktumgebungen: Du kennst die Herausforderungen produktiver Systeme und kannst technische, fachliche und datenbezogene Anforderungen zusammenbringen.
- Übersetzung von Business in ML: Du kannst komplexe Geschäftsprozesse in sinnvolle Machine-Learning-Anwendungen, Modelle und Features übersetzen.
- Erste Erfahrungen mit LLMs: Idealerweise hast du erste praktische Erfahrungen mit Large Language Models (LLMs), Generative AI oder deren Integration in Anwendungen und möchtest dieses Wissen weiter ausbauen.
Data Scientist - KI und ML - FinTech (w/m/d) Arbeitgeber: Europace Ratenkredit GmbH
Europace bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die es dir ermöglicht, an der Spitze der FinTech-Branche zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einschließlich der Möglichkeit, remote zu arbeiten, fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance und unterstützt die persönliche sowie berufliche Weiterentwicklung durch regelmäßige Schulungen und den Austausch in einer engagierten Data Community. Die holakratische Struktur ermöglicht es dir, aktiv an Entscheidungsprozessen teilzunehmen und deine Ideen in einem kreativen Umfeld einzubringen.
Kontaktdaten:
Europace Ratenkredit GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist - KI und ML - FinTech (w/m/d) 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 Europace Ratenkredit GmbH 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 - KI und ML - FinTech (w/m/d) 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 - KI und ML - FinTech (w/m/d) bei Europace Ratenkredit GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Europace Ratenkredit GmbH 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 Europace Ratenkredit GmbH entscheidend sein!
