Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Systeme zur Bekämpfung von Finanzkriminalität.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Risikomanagement mit einem starken Fokus auf Diversität.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Wachstumschancen und einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzsicherheit mit modernster Technologie und echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python-Engineering und ML-Pipelines erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Team Description
Das Risk AI Engineering Squad ist ein funktionsübergreifendes Team innerhalb des Risk & Compliance-Stammes, das für die Entwicklung modernster Datenprodukte und ML-Lösungen verantwortlich ist, die das Transaktionsmonitoring unterstützen und die Händlerbasis von SumUp vor Geldwäsche und Finanzkriminalität schützen. Wir kombinieren Automatisierung, KI und technische Exzellenz, um innovative Produkte zu entwickeln, die Risk- und AML-Teams dabei unterstützen, intelligenter, schneller und effizienter zu arbeiten.
Die Rolle des Senior Data Scientist ist entscheidend für die Weiterentwicklung der Fähigkeiten im Transaktionsmonitoring durch maschinelles Lernen, Feature Engineering und skalierbare Modellpipelines. Sie werden über den gesamten Lebenszyklus des Modells hinweg arbeiten – von der Typologieverständnis und Datenexploration bis hin zur Merkmalsentwicklung, Schulung, Validierung, Bereitstellung und Überwachung – und sicherstellen, dass die Risk- und AML-Kontrollen effektiv, prüfbar und konform in verschiedenen Produkten und Märkten bleiben.
SumUp begrüßt aktiv Bewerbungen von Frauen und Menschen aus unterrepräsentierten Gruppen. Vielfältige Perspektiven stärken das Team und machen Systeme robuster.
Wenn Sie von technischer Tiefe, realen Auswirkungen und der Herausforderung motiviert sind, maschinelles Lernen zuverlässig in einer risikobehafteten Umgebung zum Laufen zu bringen, ist diese Rolle für Sie gemacht.
Was Sie tun werden:
- Produktion von ML-Systemen von Ende zu Ende aufbauen und bereitstellen: Verantwortung für die Weiterentwicklung von Batch-Training-Pipelines, Modellversionierung, Überwachung, Modellbereitstellung und Rollback für Transaktionsüberwachungsmodelle.
- ML-Modelle für das Transaktionsmonitoring aufbauen, pflegen und verbessern, mit Fokus auf Erkennungsqualität, betriebliche Effizienz und regulatorische Konformität.
- Merkmale entwickeln, die auf AML- und Betrugstypologien sowie verdächtigen Verhaltensweisen basieren, und eng mit Risk-Ermittlern zusammenarbeiten, um Fachwissen in Alarmierungslogik und Schwellenwertkalibrierung zu übersetzen.
- Empfindlichkeitstests an synthetischen Datensätzen durchführen, ML-Governance-Artefakte wie Modellkarten erstellen und prüfbereite Dokumentation liefern, um regulatorischen Erwartungen gerecht zu werden.
- Die AML-Risiko-Bewertung besitzen und weiterentwickeln, indem Sie Treiberbeiträge analysieren, Drift überwachen, Rücktests durchführen und Verbesserungen an Merkmalen, Logik und Schwellenwerten empfehlen.
- Mit AML- und Betrugsoperationen, Produkt- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um die Bedürfnisse der Stakeholder in umsetzbare, skalierbare Datenwissenschaftslösungen zu übersetzen.
- Erkennungsleistungsmetriken verfolgen und verbessern, Lösungen an regionale Compliance-Anforderungen anpassen und zur Systemdesign-Dokumentation beitragen.
Sie sind ideal für diese Rolle, wenn Sie…
- Produktions-Python-Engineering: Sie schreiben Code, der bereitgestellt wird – Sie sind mit CI/CD, automatisierten Tests, Versionierung und Überwachung in einer echten Produktionsumgebung vertraut.
- End-to-End-ML-Pipeline-Erfahrung: nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung und dem Betrieb von ML-Modellen in der Produktion, einschließlich Driftüberwachung und Rollback.
- Modellierung und Produktionsverlagerung: nachgewiesene Erfahrung in der Schulung von ML-Modellen, Auswahl geeigneter KPIs und Metriken zur Bewertung.
- Datenengineering-Grundlagen: praktische Erfahrung mit komplexen, mehrquelligen Datenökosystemen, Datenqualität und -herkunft.
- Klare, selbstbewusste Kommunikation: Fähigkeit, funktionsübergreifende Stakeholder auszurichten, Erwartungen zu setzen und mehrdeutige Compliance-Anforderungen in einen konkreten technischen Plan umzusetzen.
Wünschenswert:
- Erfahrung mit Pyspark.
- Erfahrung in den Bereichen AML, Betrugserkennung oder Finanzkriminalität.
- Unüberwachtes maschinelles Lernen (z.B. Anomalieerkennung, Clustering).
- Vertrautheit mit Feature Stores und Kalibrierung von Alarmierungsschwellen.
- Erfahrung in der Erstellung regulatorischer ML-Governance-Artefakte (Modellkarten, Prüfungsdokumentation).
- Erfahrung mit KI-Systemen und -Werkzeugen.
Senior Data Science/ML Engineer - Financial Crime Arbeitgeber: Gravity Engineering Services Pvt Ltd.
SumUp ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich Finanzkriminalität entwickelt und dabei auf eine inklusive und vielfältige Unternehmenskultur setzt. Mitarbeiter profitieren von einem dynamischen Arbeitsumfeld, in dem sie an spannenden Projekten arbeiten und ihre Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und maschinellem Lernen weiterentwickeln können. Zudem bietet SumUp flexible Arbeitsbedingungen und die Möglichkeit, einen echten Einfluss auf die Sicherheit des Unternehmens und seiner Kunden zu haben.
Kontaktdaten:
Gravity Engineering Services Pvt Ltd. Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Science/ML Engineer - Financial Crime 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 Gravity Engineering Services Pvt Ltd. 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 Science/ML Engineer - Financial Crime 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 Science/ML Engineer - Financial Crime bei Gravity Engineering Services Pvt Ltd. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gravity Engineering Services Pvt Ltd. 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 Gravity Engineering Services Pvt Ltd. entscheidend sein!
