Principal Data Scientist - For German Resident Only

Sie sind jemand, der in einer leistungsstarken Umgebung gedeiht und eine Wachstumsmentalität sowie einen unternehmerischen Geist mitbringt, um bedeutende Herausforderungen anzugehen, die einen echten Einfluss haben. Finden Sie heraus, ob Sie der richtige Kandidat sind, indem Sie die vollständige Übersicht unten lesen.

Im Gegenzug für Ihren Antrieb, Ihre Entschlossenheit und Ihre Neugier bieten wir Ihnen die Ressourcen, Mentoring und Möglichkeiten, um schnell Ihr Fachwissen zu erweitern, sich zu einem vielseitigen Fachmann zu entwickeln und zu Arbeiten beizutragen, die wirklich einen Unterschied machen.

Wenn Sie zu uns kommen, werden Sie Folgendes haben:

• Kontinuierliches Lernen: Unsere Lern- und Ausbildungs-Kultur, unterstützt durch strukturierte Programme, hilft Ihnen, während Sie ein Umfeld schaffen, in dem Feedback klar, umsetzbar und auf Ihre Entwicklung fokussiert ist.
• Eine Stimme, die zählt: Ab dem ersten Tag schätzen wir Ihre Ideen und Beiträge. Sie werden einen greifbaren Einfluss haben, indem Sie innovative Ideen und praktische Lösungen anbieten.
• Globale Gemeinschaft: Mit Kollegen aus über 65 Ländern und mehr als 100 verschiedenen Nationalitäten fördert die Vielfalt unseres Unternehmens Kreativität und hilft uns, die besten Lösungen zu finden.
• Außergewöhnliche Vorteile: Neben einem wettbewerbsfähigen Gehalt bieten wir ein umfassendes Leistungspaket, um das ganzheitliche Wohlbefinden für Sie und Ihre Familie zu ermöglichen.

Als Principal Data Scientist werden Sie das Design, die Lieferung und die Governance von GenAI- und ML-gestützten Risikolösungen leiten, die Risiken mindern, Kontrollen schärfen und die Risikofunktion deutlich effizienter gestalten. Sie werden die End-to-End-Lieferung von GenAI im Risiko vom Konzept bis zur Produktion verantworten und Retrieval-augmented Generation (RAG) Pipelines und Evaluatoren entwerfen und aufbauen.

Sie werden Modelle und Dienste praktisch in Python entwickeln und bereitstellen; qualitativ hochwertigen, getesteten Code schreiben und Code-Reviews in GitHub durchführen; Daten mit SQL abfragen und transformieren; eng mit der Datenengineering-Abteilung zusammenarbeiten, um die Datenherkunft zu modellieren und zuverlässige Pipelines zu erstellen.

Zusätzlich werden Sie MLOps / LLMOps Best Practices anwenden und robuste Risiko- und Modell-Governance einbetten. Sie werden funktionsübergreifende Partnerschaften mit Risiko-, Compliance-, Rechts-, Sicherheits-, Produkt- und Ingenieurteams leiten; Risikopolitik in technische Anforderungen übersetzen und Kompromisse an leitende Stakeholder kommunizieren.

Ihr Ziel wird es sein, wie Risiken identifiziert, bewertet und gemindert werden, was die Untersuchungszyklen verkürzt, falsche Positivmeldungen reduziert, manuelle Kontrollen automatisiert und die regulatorische Compliance stärkt.

Sie benötigen einen Bachelor-Abschluss oder gleichwertige Berufserfahrung (z.B. Informatik) sowie 5-10 Jahre Erfahrung in Datenrollen in einem professionellen Umfeld. Tiefgehende Kenntnisse in Python und starkem SQL sind erforderlich; praktische Erfahrung mit dbt und Snowflake ist von Vorteil.