Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Machine Learning Modelle für Kreditrisiko und Datenanalysen.
- Unternehmen: Klar, ein innovatives Fintech-Startup mit einer inklusiven Unternehmenskultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, 26 Tage Urlaub und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Dynamisches internationales Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzdienstleistungen und arbeite mit einem talentierten Team.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und 5+ Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
Über KLAR
Klar ist ein mexikanisches Fintech-Startup, dessen Mission es ist, die Art und Weise, wie Finanzdienstleistungen in Mexiko bereitgestellt werden, zu demokratisieren und zu revolutionieren. Wir bieten eine Vielzahl von Produkten in unseren Debit- und Kreditangeboten an und die Zukunft sieht vielversprechend aus! Seit unserem Start im Jahr 2019 haben wir mehr als 7 Millionen Nutzer bedient.
Unsere Werte:
- Ownership - Wir übernehmen Verantwortung für unsere Erfolge und Misserfolge als Team.
- Excellence - Wir streben danach, alles nach bestem Wissen und Gewissen zu tun und ein neues Niveau der Exzellenz in unserer Arbeit zu erreichen.
- Inclusion - Wir glauben, dass wir gemeinsam stärker sind und arbeiten aktiv daran, eine sichere, vielfältige, inklusive und respektvolle Kultur zu fördern.
- Customer Obsession - Wir verstehen den Wert, den Klar seinen Kunden bringen kann, und stellen dies immer in den Vordergrund unserer Entscheidungen.
- Klarity - Wir kommunizieren klar und authentisch.
Über die Rolle
Wir suchen einen Individual Contributor für unser Kreditkartenteam. In dieser Rolle werden Sie eine Schlüsselrolle bei der Modernisierung und Verbesserung unserer Machine Learning-Modelle spielen und mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um kontinuierlich die Anwendung neuester Technologien im Bereich Kreditrisiko zu erkunden. Dies ist eine Vollzeit-Remote-Position, die auf europäische Zeitzonen ausgerichtet ist.
Was Sie erwarten können:
- Entwurf, Aufbau und Optimierung von Machine Learning-Modellen zur Unterstützung von Origination, Verhaltensbewertung, Limitmanagement und Frühwarnsystemen.
- Nutzung alternativer Datenquellen zur Verbesserung der prädiktiven Leistung.
- Bewertung und Implementierung der Infrastruktur zur Bereitstellung, Überwachung und Neutrainierung von Modellen in großem Maßstab.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Identifizierung von Möglichkeiten für datengestützte Erkenntnisse und Lösungen.
- Arbeit mit anderen Mitgliedern des Kreditrisikoteams zur Erstellung von Kreditrichtlinien über den gesamten Kundenlebenszyklus.
- Viel Autonomie und Verantwortung: Sie werden mindestens ein Machine Learning-Modell von Anfang bis Ende betreuen.
- Kommunikation von Ergebnissen und Erkenntnissen an technische und nicht-technische Stakeholder.
Was wir suchen:
- Master-Abschluss oder höher in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
- 5+ Jahre Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder einem verwandten Bereich.
- Starke Kenntnisse in Python und SQL.
- Erfahrung mit Machine Learning-Bibliotheken wie Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow, Keras und Pytorch.
- Erfahrung in der Betreuung von Modellen oder analytischen Systemen von Anfang bis Ende.
- Komfort im Umgang mit KI-Coding-Assistenten zur Produktivitätssteigerung.
- Kenntnisse in Datenanalyse, Visualisierung und Manipulationstools wie Pandas, Matplotlib und Seaborn.
Unser Angebot an Sie:
- Wettbewerbsfähiges Gehalt basierend auf Leistung und Erfahrung.
- 26 Tage bezahlter Urlaub pro Jahr.
- Computergeräte.
- Wellhub-Abonnement für mentale und körperliche Gesundheit.
- Gesponserte Coaching- und Therapiesitzungen.
- Trainingsbudget zur Weiterbildung.
- Krankenversicherung & Rentenversicherung.
- Internationale Arbeitsumgebung mit hochqualifizierten Menschen.
Klar ist ein sicherer Ort für alle! Wir schätzen Vielfalt und heißen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Glauben, körperlichen Fähigkeiten, Alter, sexueller Orientierung und Identität willkommen.
Data Scientist Arbeitgeber: Klar
Klar ist ein innovatives Fintech-Start-up mit Sitz in Mexiko-Stadt, das sich der Demokratisierung finanzieller Dienstleistungen verschrieben hat. Als Arbeitgeber bieten wir eine inklusive und vielfältige Arbeitskultur, die auf Teamarbeit, Eigenverantwortung und kontinuierlichem Lernen basiert. Unsere Mitarbeiter profitieren von einem wettbewerbsfähigen Gehalt, großzügigen Urlaubstagen, Gesundheitsangeboten und der Möglichkeit, in einem internationalen Umfeld mit hochqualifizierten Fachleuten zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist 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 Klar 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 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 bei Klar gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Klar 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 Klar entscheidend sein!