Senior Data Scientist

Senior Data Scientist

Vollzeit 65000 - 85000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle fortschrittliche AML-Modelle und unterstütze die Bekämpfung von Finanzkriminalität.
  • Unternehmen: Innovatives Finanzdienstleistungsunternehmen mit mobiler Technologie.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzen und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Finanzmodellen, Kenntnisse in SQL und Python.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.

Who we are

Shape a brighter financial future with us.

Together with our members, we’re changing the way people think about and interact with personal finance.

We’re a next-generation financial services company and national bank using innovative, mobile-first technology to help our millions of members reach their goals.

The industry is going through an unprecedented transformation, and we’re at the forefront.

We’re proud to come to work every day knowing that what we do has a direct impact on people’s lives, with our core values guiding us every step of the way.

Join us to invest in yourself, your career, and the financial world.

The role

The Compliance Senior Data Scientist will be responsible for assisting the Anti-Money Laundering Compliance program with model development, model optimization, model validation, management information reporting, AML system integration, AML data infrastructure and AML data architecture to effectively fight financial crime.

Additionally, this role will also support AML governance initiatives including risk assessments and internal/external inquiries.

  • What you’ll do
  • Facilitate AML model development, implementation, optimization, assessment and validation of risk-based customer screening, transaction screening, transaction monitoring and AML customer risk rating covering multiple product lines, including banking, brokerage and lending to ensure sound risk coverage across the enterprise
  • Maintain, test and configure AML vendor solutions to ensure conceptually sound design, proper implementation, and acceptable model performance.
  • Research, compile and evaluate large sets of data to assess quality, integrity and completeness to determine suitability for AML model development.
  • Architect and lead the design of advanced AML models utilizing machine learning and statistical modeling methods for supervised and unsupervised learning.
  • Exercise flexibility in selecting model architectures, algorithms, third-party libraries, and development workflows, provided they align with project objectives and organizational requirements.
  • Ensure AML compliance and regulatory requirements are embedded in the model design.
  • Document modeling methodology, data sources, assumptions, and validation results.
  • Lead governance and quality control across the full AML model lifecycle including code reviews, validation of methodology, input data integrity, and performance metrics.
  • Ensure adherence to the organization’s established ML framework, coding conventions, documentation standards, and model risk management policies, embedding AML compliance and regulatory requirements into design and deployment.
  • Oversee documentation and review processes for internal model validation, external regulatory examinations, and cross-functional approvals, while supporting resolution of development blockers and coordinating with key stakeholders.
  • Develop governance documentation related to tuning efforts, parameter changes and data validation for AML transaction monitoring to ensure a comprehensive audit trail is maintained.
  • Track and report results of tuning and optimization activities and model performance to senior management.
  • Develop robust management information dashboards displaying real-time or near real-time AML metrics.
  • Partner with and advise the AML Governance Unit by providing necessary data for AML Risk Assessments, internal/external audit examinations and other regulatory requirements.
  • What you’ll need
  • Bachelor’s Degree or Master’s Degree in Statistics, Computer Science, Mathematics, Finance, Computer Science, Engineering or other relevant areas.
  • 3+ years of experience in the finance industry focusing on BSA/AML, OFAC, or fraud modeling/analytics.
  • Statistical/data analytical skills, including data quality validation, and predictive modeling experience in SQL and Python.
  • Knowledge of and ability to leverage traditional databases, cloud-based computing, and distributed computing.
  • Track record of leading AML governance-related initiatives, such as risk assessments, internal/external audits and other regulatory requirements.
  • Demonstrated ability to communicate effectively with all levels of the organization and across different business lines.
  • Nice to Have
  • Knowledge of AML regulations and the USA PATRIOT Act.
  • Familiarity with regulatory guidance on Model Risk Management (Federal Reserve SR Letter 11-7, OCC Bulletin 2011-12, FDIC FIL 22-2017, DFS504)
  • Experience with data visualization (e. g., Tableau)
  • Experience with data monitoring systems (e. g., Data Dog, Monte Carlo)
  • Experience with cloud data infrastructure (e. g., Snowflake)
  • Experience with automated transaction monitoring (e. g., Verafin)
  • Experience with customer/transaction screening (e. g., Lexis Nexis)
  • Experience with infrastructure automation software (e. g., Terraform)
  • Familiarity with virtualization and containerization (e. g., Docker)
  • Familiarity with container orchestration (e. g., Kubernetes)
  • CAMS certification preferred

Compensation and Benefits

The base pay range for this role is listed below. Final base pay offer will be determined based on individual factors such as the candidate’s experience, skills, and location.

To view all of our comprehensive and competitive benefits, visit our Benefits at So Fi page!

So Fi provides equal employment opportunities (EEO) to all employees and applicants for employment without regard to race, color, religion (including religious dress and grooming practices), sex (including pregnancy, childbirth and related medical conditions, breastfeeding, and conditions related to breastfeeding), gender, gender identity, gender expression, national origin, ancestry, age (40 or over), physical or medical disability, medical condition, marital status, registered domestic partner status, sexual orientation, genetic information, military and/or veteran status, or any other basis prohibited by applicable state or federal law.

The Company hires the best qualified candidate for the job, without regard to protected characteristics.

Pursuant to the San Francisco Fair Chance Ordinance, we will consider for employment qualified applicants with arrest and conviction records.

New York applicants: Notice of Employee Rights

So Fi is committed to an inclusive culture.

As part of this commitment, So Fi offers reasonable accommodations to candidates with physical or mental disabilities.

If you need accommodations to participate in the job application or interview process, please let your recruiter know or email accommodations@sofi. com.

Due to insurance coverage issues, we are unable to accommodate remote work from Hawaii or Alaska at this time.

Internal Employees

If you are a current employee, do not apply here - please navigate to our Internal Job Board in Greenhouse to apply to our open roles.

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Senior Data Scientist Arbeitgeber: SoFi

SoFi ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Transformation der Finanzdienstleistungsbranche konzentriert. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, Teamarbeit und eine inklusive Unternehmenskultur fördert SoFi das Wachstum seiner Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und spannende Karrierechancen. Die Lage in San Francisco bietet zudem Zugang zu einem pulsierenden Netzwerk von Fachleuten und Ressourcen, die die berufliche Entfaltung unterstützen.

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Kontaktdaten:

SoFi Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist 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 SoFi 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 Senior Data Scientist mit Bravour zu bestehen

Statistische Analyse
Datenqualitätsvalidierung
Prädiktive Modellierung
SQL
Python
Cloud-Computing
Verteiltes Rechnen

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 Senior Data Scientist bei SoFi gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SoFi 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 SoFi entscheidend sein!