Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und validiere Risikomodelle im Kreditrisikomanagement.
- Unternehmen: Innovative Unternehmensberatung mit flacher Hierarchie und offener Kultur.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Karrierechancen und einem unterstützenden Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Risikomanagements mit modernsten Technologien und Methoden.
- Qualifikationen: Masterabschluss in quantitativer Ausrichtung und erste Erfahrung im Finanzsektor.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Ihre Aufgaben
Als Data Scientist Credit Risk sind Sie auf unseren Projekten mit quantitativem Fokus im Risikomanagement von Finanzinstituten tätig. Hierbei agieren Sie als Bindeglied zwischen Methodik und technischer Umsetzung und arbeiten an einem breiten Spektrum von Aufgaben mit analytisch-statistischem Fokus, die von der Datenaufbereitung über die Analyse und Modellierung bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse reichen. Mit zunehmender Erfahrung übernehmen Sie die Verantwortung für Teilprojekte und kleinere Teams.
Ihr Tätigkeitsbereich umfasst insbesondere:
- Entwicklung und Validierung: Sie entwickeln und validieren Risikomodelle wie Rating-, Kreditportfolio- oder Pricing-Modelle für regulatorische und interne Zwecke.
- Machine Learning-Methoden: Durch den Einsatz moderner Advanced Analytics und Machine Learning-Techniken optimieren Sie die Modellqualität und -performance weiter.
- Automatisierung: Sie unterstützen unsere Kunden bei der Automatisierung bankinterner Prozesse und der Findung effizienter Lösungen bspw. für die Berichtserstellung, Datenauswertungen oder Validierungshandlungen.
- Risikomanagement und -methoden: Durch die auf den Projekten erworbenen Kompetenzen werden Sie für unsere Kunden zum Ansprechpartner für vielseitige Fragen rund um das Risikomanagement und helfen immer dann, wenn tiefgreifendes Methodenwissen gefragt ist.
- Aufbau von Prototypen: Durch die Konzeption von Prototypen und Benutzeroberflächen tragen Sie maßgeblich zur Transparenz, Verständlichkeit und Anwendbarkeit der entwickelten Methoden bei.
- Know-how-Aufbau: Zusammen mit unserem Team tragen Sie im Rahmen unserer Fachpanels dazu bei, unser Know-how in Themen wie Kreditrisikomanagement, Data Science oder Programmierung weiterzuentwickeln.
Das bringen Sie mit
- Hochschulabschluss und Erfahrung: Abgeschlossenes Masterstudium mit quantitativer Ausrichtung und/oder erste Berufserfahrung im Finanzsektor, speziell im Umfeld Kreditrisikomanagement oder Data Science.
- Statistik: Fundiertes Verständnis statistischer Methoden und Verfahren wie bspw. statistischer Tests, Regressions- und Klassifikationstechniken.
- Coding: Erste Kenntnisse in gängigen Programmiersprachen wie SAS, R oder Python und Datenbanksystemen wie SQL.
- Analytische Denkweise: Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten und schnelle Auffassungsgabe.
- Teamgeist: Freude an der Arbeit in Projektteams und mit dem Kunden.
- Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Das bieten wir
- Individuelle Spezialisierung: Vertiefen Sie Ihr Fachwissen in den Themen, die Sie besonders interessieren – unsere Fachpanels sowie unsere internen und externen Weiterbildungsmöglichkeiten helfen Ihnen dabei.
- Vielseitige Karrierechancen: Als Teil eines dynamisch wachsenden Teams stehen Ihnen alle Türen offen – schlagen Sie den Weg zum Specialist oder in die Führungsverantwortung ein.
- Flexibilität: Gestalten Sie Ihre Arbeitswoche nach Ihren Bedürfnissen – als Beratung verlangen wir Flexibilität, bieten aber Freiheiten wie mobiles Arbeiten und eine freie Arbeitszeiteinteilung.
- Work-Life-Balance: Mit 30 Urlaubstagen, Überstundenausgleich, Sabbaticals und bayerischen Feiertagen unabhängig vom Standort bleibt genug Zeit für „Life“.
- Teamarbeit statt Ellbogenmentalität: Ein angenehmes Arbeitsklima, in dem man sich gegenseitig unterstützt, ist für uns ein wichtiger Baustein für Produktivität und einen langfristigen Verbleib im Unternehmen.
- Jobsicherheit: Wir setzen auf nachhaltigen Erfolg – mit über 20 Jahren Marktpräsenz bieten wir Ihnen Sicherheit und Stabilität für Ihre berufliche Zukunft.
Über uns
Risk Research ist eine Unternehmensberatung für alle Fragestellungen rund um das Thema Risikomanagement und Data Science. Seit mehr als zwei Jahrzehnten beraten wir erfolgreich Großbanken und mittelständische Kreditinstitute, Unternehmen aus der Leasing- und Factoringbranche sowie FinTechs. Als Arbeitgeber zeichnen wir uns durch Karrierepfade und Arbeitsmodelle aus, die individuell zugeschnitten sind und maximalen Raum zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung bieten. Wir sind ein expandierendes Unternehmen mit flacher Hierarchie und offener Unternehmenskultur.
Consultant | Senior Consultant (W/M/D) Data Scientist in Credit Risk Management Arbeitgeber: Risk Research
Risk Research bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Teamarbeit setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Unternehmenskultur, die persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Zudem liegt unser Standort in einer lebendigen Stadt, die eine hohe Lebensqualität und zahlreiche Freizeitmöglichkeiten bietet, was das Arbeiten bei uns besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Consultant | Senior Consultant (W/M/D) Data Scientist in Credit Risk Management 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 Risk Research 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 Consultant | Senior Consultant (W/M/D) Data Scientist in Credit Risk Management 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 Consultant | Senior Consultant (W/M/D) Data Scientist in Credit Risk Management bei Risk Research gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Risk Research 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 Risk Research entscheidend sein!
