Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Datenwissenschaftlern zur Bekämpfung von Finanzkriminalität.
- Unternehmen: Innovatives digitales Bankunternehmen mit Fokus auf Datenstrategien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Leistungsprämien und ein jährliches Lernbudget von 1.000 £.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und Unterstützung bei Umzug und Visum für die richtigen Kandidaten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzsicherheit in einem schnell wachsenden Unternehmen.
- Qualifikationen: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Datenmanagement und starke Führungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 115000 - 145000 € pro Jahr.
Role overview
A Data Science Manager is needed to lead a team focused on financial crime within a digital banking environment.
The role combines hands-on data leadership with people management, working alongside product, risk, and engineering peers to strengthen detection, prevention, and mitigation of financial crime.
The position offers the chance to shape data strategy for a key product area and develop a team of data scientists and analysts in a fast-scaling, data-driven organization.
Responsibilities
- Lead and grow a team of data scientists and analysts working alongside analytics engineers to combat financial crime.
- Champion the use of data across product development, bringing ideas to life through rigorous analytical approaches.
- Generate insights that inform and shift the direction of financial crime strategy, including emerging threats and regulatory requirements.
- Bring data leadership and rigor to product development, structuring complex projects and translating strategy into execution.
- Liaise with risk, product, and engineering managers to ensure the right data is captured to produce relevant business insights.
- Hire, develop, and retain top data talent while fostering a culture of data-driven decision making.
Requirements
- At least four years of experience as a Data Science Manager, with at least two of those years managing a data team of more than four people.
- Strong strategic data leadership skills with a track record of driving decisions at executive or C-level.
- Experience managing stakeholders across multiple levels of seniority and disciplines.
- Familiarity with a variety of data science tools spanning business intelligence, experimentation, causal inference, and machine learning.
- Strong coding skills in Python and SQL, with the judgment to pick the right tool for each problem and help others do the same.
- Excitement about working autonomously to shape the future of a fast-growing business.
- Nice to have
- Experience in financial crime, fraud detection, or adjacent areas such as trust and safety, integrity, or security.
Benefits and work setup
- Salary range of £100,000 to £130,000 plus incentive awards tied to performance, plus a benefits package.
- Based in London or distributed working within the UK, with ad hoc meetings in London and flexible working hours.
- Visa sponsorship and relocation support available for the right candidate.
- Annual learning budget of £1,000 for books, training courses, and conferences.
- #J-18808-Ljbffr
Data Science Manager, Financial Crime Arbeitgeber: Monzo
Monzo ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, das Banking für alle zugänglich und verständlich zu machen. Mit einem flexiblen Arbeitsumfeld, einem jährlichen Lernbudget von 1.000 £ und der Möglichkeit, remote zu arbeiten, fördert Monzo eine Kultur des Wachstums und der Vielfalt, in der jeder Mitarbeiter die Chance hat, seine Fähigkeiten weiterzuentwickeln und einen echten Einfluss auf die Finanzwelt zu haben. Die Zusammenarbeit mit talentierten Kollegen in einem dynamischen Team, das innovative Lösungen für komplexe finanzielle Herausforderungen entwickelt, macht Monzo zu einem einzigartigen Arbeitsplatz in London.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Science Manager, Financial Crime erhalten könntest
✨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 Monzo 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 Science Manager, 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 Data Science Manager, Financial Crime bei Monzo gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Monzo 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 Monzo entscheidend sein!
