Senior Data Scientist - Fraud & Credit Risk (m/f/d)

Ihre Mission: Risikomanagement steht im Mittelpunkt der Geschäftsstrategie von Ratepay. Unsere hochmoderne Risikomanagement-Plattform verarbeitet täglich Hunderttausende von Transaktionen, um sichere Zahlungen für unsere Händler und deren Kunden zu gewährleisten, während Risiken minimiert und die Rentabilität maximiert wird.

Wir suchen einen hochqualifizierten und erfahrenen Senior Full-Stack Data Scientist, der eine führende Rolle bei der Verbesserung unserer Betrugspräventions- und Kreditrisikobewertungsfähigkeiten übernimmt. Diese Rolle umfasst die Forschung, Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen in die Produktion. Sie sind verantwortlich für jeden Aspekt des Data-Science-Prozesses, von der Datensammlung und -vorverarbeitung bis hin zum Aufbau und zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen sowie der Entwicklung und Wartung produktionsrelevanter Codebasen.

In dieser Rolle arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Innovationen voranzutreiben und sicherzustellen, dass unsere Lösungen in einem schnelllebigen Umfeld skalierbar und zuverlässig sind.

Ihre Aufgaben bei Ratepay:

• Leitung der Forschung, Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Machine-Learning-Modelle zur Kreditrisikobewertung und Betrugsprävention.
• Eigenverantwortung für Data-Science-Projekte von der Idee und dem Proof of Concept bis zur Umsetzung in die Produktion.
• Schreiben von sauberem, effizientem und wartbarem Code unter Einhaltung bewährter Ingenieurpraktiken für Datenverarbeitung, Modellentwicklung und -bereitstellung, um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
• Vorverarbeitung komplexer Finanzdaten und Erstellung von ETL-Pipelines zur Unterstützung von Machine-Learning-Modellen.
• Kontinuierliche Verbesserung unserer Machine-Learning-Workflows, Forschungs- und Bereitstellungspipelines, um bewährte Praktiken und Innovationen sicherzustellen.
• Enge Zusammenarbeit mit Teammitgliedern und funktionsübergreifenden Teams, Nutzung starker Kommunikationsfähigkeiten zur Entwicklung robuster Machine-Learning-Lösungen.
• Übernahme von Teilkomponenten der Machine-Learning-Infrastruktur, um deren Leistung und Skalierbarkeit sicherzustellen, während sich die Plattform weiterentwickelt.

Das bringen Sie mit:

• 5+ Jahre Erfahrung im gesamten Data-Science-Produktzyklus: Konzeption, Forschung, Prototyping, Modellierung, Bereitstellung in die Produktion.
• Master-Abschluss in einem MINT-Fach.
• Sehr gute Ingenieurfähigkeiten in Python und Vertrautheit mit Clean Code (pre-commit, black, Code-Reviews usw.), Unit-Tests (pytest) und Typ-Hinweisen (mypy).
• Allgemeines Verständnis von SQL und SQL-Datenbanken.
• Fähigkeit, Daten abzurufen und Datenpipelines zu erstellen, die Modelle in der Forschung speisen und (idealerweise) Pipelines für die Produktion erstellen.
• Fortgeschrittene Kenntnisse der statistischen Lerntheorie und deren Anwendung zur Lösung realer Probleme.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten mit Stakeholdern, um Ideen, Lösungen und Ergebnisse klar zu präsentieren.

Wünschenswert:

• MLOps und Erfahrung mit AWS Cloud.
• Erfahrung im Fintech-Bereich.

Chancengleichheit & Vielfalt: Wir schätzen unsere Vielfalt und heißen jeden in unserem Team willkommen. Unabhängig von ethnischem und sozialem Hintergrund, religiösen Ansichten, Weltanschauung, Geschlecht, sexueller Orientierung, körperlichen und geistigen Einschränkungen, Alter, Familienstand, Bildungsweg und Nationalität. Mit über 250 Mitarbeitern und 40 verschiedenen Nationalitäten nehmen wir unsere Werte ernst. Dazu gehören: Eigenverantwortung, Wachstum, Integrität, Zusammenarbeit, Kundenorientierung und Inklusion.