Data Scientist - KI und ML - FinTech (w/m/d)

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.