Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde der Datenexperte für unser Hypothekengeschäft und analysiere wichtige Daten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit Fokus auf Datenanalyse.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Hypothekengeschäfts mit datengetriebenen Entscheidungen.
- Qualifikationen: Abschluss in Wirtschaft oder IT und Erfahrung in Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Act as the central data expert and Business Data Steward for the German Mortgages business.
- Analyse customer, product, portfolio, channel and risk data to provide insights, identify trends, detect anomalies and support business decision-making.
- Deliver portfolio analytics, forecasting, scenario analysis and ad hoc management reports to support strategic initiatives, product enhancements and business growth.
- Serve as the key interface between Mortgages and the Business Intelligence team, translating business requirements into data, reporting and dashboard solutions.
- Design, develop and maintain Power BI dashboards, reports and monitoring tools, while driving automation and efficiency in reporting processes.
- Own and maintain data definitions, business rules, Critical Data Elements (CDEs) and data standards across the Mortgages function.
- Ensure consistent use of data, high data quality and adherence to agreed business logic and controlled data sources.
- Define and monitor data quality controls, investigate data issues and coordinate corrective actions with data, technology and business stakeholders.
- Support projects, change initiatives and continuous improvement activities as the primary contact for data-related topics.
- Promote data literacy and a data-driven culture across the Mortgages department.
Qualifications
- Bachelor’s degree in Business, Information Technology or a related discipline.
- Several years of experience in Data Science, Data Analytics, Business Intelligence, Portfolio Analytics or Data Stewardship, ideally within banking, mortgages or financial services.
- Strong analytic, problem‑solving and stakeholder management skills, with the ability to translate business needs into actionable insights and recommendations.
- Advanced experience with Power BI, SQL, Databricks (Python/Py Spark) and handling large and complex datasets.
- Good understanding of Azure‑based data environments, including data warehousing, ELT processes, Databricks, Unity Catalog, cluster configuration and Azure Data Factory (ADF).
- Sound knowledge of data governance, data quality management, data lineage, Critical Data Elements (CDEs) and data ownership principles.
- Experience working with multiple source systems, complex data flows and cross‑functional teams across business, technology and BI functions.
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist Arbeitgeber: Lloyds Bank Deutschland
Als Arbeitgeber bietet die Bank eine herausragende Arbeitsumgebung für den (Senior) Risk Manager, geprägt von einer informellen Unternehmenskultur und einem internationalen Team aus über 50 Nationen. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Sozialleistungen und einer ausgezeichneten Lernkultur fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von attraktiven Zusatzleistungen wie einem Zuschuss zum BVG Ticket und einem Lease a Bike-Programm, was die Lage im Stadtzentrum zusätzlich attraktiv macht.
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 Lloyds Bank Deutschland 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 Lloyds Bank Deutschland gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lloyds Bank Deutschland 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 Lloyds Bank Deutschland entscheidend sein!
