Data Scientist

Data Scientist

Berlin Vollzeit 60000 - 78000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
Klar

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.

Klar

Kontaktdaten:

Klar Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Mitarbeitern von Klar in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und zeig dein Interesse an der Unternehmenskultur und den Projekten.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Python- und SQL-Kenntnisse und sei bereit, deine Machine Learning Modelle zu erklären. Zeig, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst und wie du zur Mission von Klar beitragen kannst.

Tipp Nummer 3

Nutze unser Netzwerk! Wenn du jemanden kennst, der bei Klar arbeitet, bitte ihn um eine Empfehlung. Empfehlungen können dir einen Fuß in die Tür verschaffen und zeigen, dass du bereits ein Interesse an der Firma hast.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist und es ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung gesehen wird. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Finanzdienstleistungen gestalten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen
Python
SQL
Scikit-Learn
XGBoost
TensorFlow
Keras

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst! Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Klar ist ein Ort, an dem Authentizität geschätzt wird, also lass deine Persönlichkeit durchscheinen.

Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die technischen Skills hat, sondern auch die Leidenschaft für Data Science mitbringt. Zeig uns, was du kannst!

Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung strukturiert und übersichtlich. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.

Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Das macht den Prozess für uns einfacher und du hast die besten Chancen, gesehen zu werden. Also, zögere nicht und schick uns deine Bewerbung!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Klar vorbereitet

Verstehe die Mission von Klar

Bevor du zum Interview gehst, nimm dir Zeit, um die Mission und Werte von Klar zu verstehen. Sie wollen die Finanzdienstleistungen in Mexiko revolutionieren, also überlege dir, wie deine Fähigkeiten als Data Scientist dazu beitragen können. Zeige im Gespräch, dass du nicht nur die technischen Anforderungen verstehst, sondern auch, wie du zur Vision des Unternehmens passen kannst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Modelle, die du in der Vergangenheit entwickelt hast. Bereite dich darauf vor, diese zu erläutern, insbesondere wie du Machine Learning-Modelle optimiert und implementiert hast. Das zeigt, dass du praktische Erfahrung hast und in der Lage bist, deine Kenntnisse in der Praxis anzuwenden.

Kenntnisse in Python und SQL demonstrieren

Da starke Kenntnisse in Python und SQL gefordert sind, sei bereit, technische Fragen zu diesen Themen zu beantworten. Du könntest auch gebeten werden, eine kleine Programmieraufgabe zu lösen. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Fähigkeiten klar und selbstbewusst präsentieren kannst.

Fragen stellen ist wichtig

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und am Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie Klar plant, seine Machine Learning-Modelle weiterzuentwickeln. So zeigst du, dass du proaktiv denkst und wirklich an der Position interessiert bist.