Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein neues Risikomodell zur Bewertung von Kundenrisiken und unterstütze automatisierte Entscheidungen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Finanzsektor mit innovativen Ansätzen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen bis Ende 2026.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Risikobewertung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in quantitativen Rollen und Masterabschluss in einem relevanten Fachgebiet.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.
This role will focus to redesign its current Client Risk Rating (CRR) model assigning clients to predefined tiers (e. g., Low, Medium, High).
The goal is to refactor the model applying quantitative scoring architecture that enables granular differentiation between client risk levels.
This scoring outcome will support both automated decision-making and human oversight across different Compliance and Financial Crime workflows.
The candidate should leverage statistically sound yet interpretable methods, drawing from traditional risk scorecard design and lightweight classification models, ensuring high explainability.
Prototyping and validation will occur in a secured sandbox environment with production-representative data.
Refactor the existing categorical (Low/Medium/High) risk assignment process into a continuous or tiered numeric scoring system.
Develop a points-based scoring engine inspired by best practices in credit risk and fraud detection, where each KYC attribute contributes a defined number of points according to its relative risk signal.
Apply interpretable machine learning and statistical techniques suitable for regulated environments (for example Logistic regression with WOE or tree-based methods) Define and calibrate scoring bands ensuring clear thresholds and justifiable breakpoints.
Build reproducible pipelines in Python for scoring calculation, backtesting, and sensitivity analysis, ensuring seamless handover to downstream teams.
Full lifecycle ownership of analytical models including gathering business requirements, feature engineering, model development, validation, deployment, monitoring, documentation, and maintenance.
Must-have criteria Minimum 7 years professional experience in quantitative roles applying advanced data science and statistical modelling within top-tier banks/asset managers/fintech firms.
Master's degree or Ph D in Quantitative Finance, Mathematics, Physics, Engineering, or related field.
Master-level Python command for data science (OOP, modular architecture, exception handling, performance profiling, test-driven development).
Deep hands-on experience with pandas, Num Py, scipy, scikit-learn, statsmodels, Py Torch or Tensor Flow.
Proficiency in building reusable packages and internal libraries.
Strong proficiency in SQL (Oracle).
Full lifecycle ownership of analytical models.
Exceptional analytical rigor.
Nice-to-have criteria Advanced academic training combined with real-world application in financial markets is highly valued.
End date: 31/12/2026 (with option of extension) #J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist (rfx1587663) Arbeitgeber: Rigby AG
Die Rigby AG in Zürich bietet eine hervorragende Arbeitsumgebung für Fachkräfte im Bereich Banking Compliance. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert das Unternehmen innovative Lösungen und Zusammenarbeit im Team. Die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und sich in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln, macht Rigby AG zu einem attraktiven Arbeitgeber für alle, die eine sinnvolle und erfüllende Karriere anstreben.
