Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein innovatives Punktesystem zur Risikobewertung und baue robuste Python-Pipelines.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Finanzsektor mit Fokus auf Datenwissenschaft.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen in der Finanzbranche.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Risikobewertung mit modernster Technologie und analytischem Denken.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in quantitativen Rollen und Masterabschluss in einem relevanten Fachgebiet.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
- with possibility of extension Responsibilities Refactor the existing categorical (Low/Medium/High) risk assignment process into a continuous or tiered numeric scoring system.
Develop a points-based scoring engine inspired by best practices in credit risk and fraud detection, where each KYC attribute contributes a defined number of points according to its relative risk signal.
Apply interpretable machine learning and statistical techniques suitable for regulated environments (e. g., logistic regression with WOE, or tree-based methods).
Define and calibrate scoring bands, ensuring clear thresholds and justifiable breakpoints.
Build reproducible Python pipelines for scoring calculation, backtesting, and sensitivity analysis, ensuring seamless handover to downstream teams.
Own the full model lifecycle: business requirements gathering, feature engineering, development, validation, deployment, monitoring, documentation, and maintenance.
Qualifications Minimum 7 years of professional experience in quantitative roles applying advanced data science and statistical modelling within top-tier banks, asset managers, or fintech firms specializing in capital markets.
Master's degree or Ph D in Quantitative Finance, Mathematics, Physics, Engineering, or a closely related field; advanced academic training combined with real-world application in financial markets is highly valued.
Master-level command of Python for data science, including object-oriented programming, modular architecture, exception handling, performance profiling, and test-driven development.
Deep hands-on experience with pandas, Num Py, scipy, scikit-learn, statsmodels, and either Py Torch or Tensor Flow; proficiency in building reusable packages and internal libraries.
Strong proficiency in SQL, with extensive experience writing optimized queries over large-scale datasets, particularly in Oracle.
Exceptional analytical rigor, demonstrated by past work that challenged flawed assumptions, improved model robustness, or prevented false conclusions from spurious correlations, look-ahead bias, or poor experimental design.
Fluent in English (spoken and written).
Due to Swiss work permit restrictions, we can only consider applications from EU citizens or holders of valid working permit in Switzerland. #J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist - 80% Arbeitgeber: Experis Switzerland
Als Senior Tax Manager EUCAN bei Takeda haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Arbeitsumfeld zu arbeiten, das auf Zusammenarbeit und Innovation setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen und umfassende Sozialleistungen, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung. Unsere Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Inklusion, sodass Sie in einem inspirierenden Umfeld arbeiten können, das Ihre Karriere voranbringt und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist - 80% 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 Experis Switzerland 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 Data Scientist - 80% 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 Senior Data Scientist - 80% bei Experis Switzerland gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Experis Switzerland 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 Experis Switzerland entscheidend sein!
