Senior Data Scientist in Berlin

Senior Data Scientist in Berlin

Berlin Vollzeit 49500 - 60500 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe Machine Learning Modelle für Finanzschutz und Betrugsprävention.
  • Unternehmen: Solaris, Europas führende Plattform für Embedded Finance mit Sitz in Berlin.
  • Vorteile: Homeoffice-Budget, jährliches Lernbudget von 1000 €, wettbewerbsfähiges Gehalt und 28 Urlaubstage.
  • Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Fokus auf Vielfalt und kontinuierliches Lernen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Bankings mit KI und innovativen Technologien.
  • Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung als Data Scientist und Kenntnisse in Datenanalyse-Tools.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.

Solaris is Europe’s leading embedded finance platform, pioneering Banking-as-a-Service to bridge the gap between financial technology and licensed banking.

Founded in 2016 and headquartered in Berlin, Solaris enables fintechs, digital ecosystems, and multinationals to embed accounts, cards, lending, and payments directly into their own products, creating seamless financial experiences for their users.

As a fully licensed German bank, Solaris combines the highest standards of IT security and regulatory resilience with a modular, highly scalable infrastructure.

Today, Solaris is driving the next evolution of financial services by transitioning into an AI-native banking platform, ensuring European businesses can deploy secure, adaptable financial products at scale.

Why join Solaris?

  • We are fundamentally redesigning banking processes around AI orchestration, standardized modular building blocks, and embedded regulatory compliance.
  • We combine tech and banking in dedicated hubs - driving the technology infrastructure out of Berlin and banking operations out of Frankfurt.
  • Through our internal mobility, growth opportunities, and the Solaris Academy, we offer continuous learning tracks, AI ambassador mentorship, and upskilling to keep your skills ahead of the curve.
  • We foster a workplace rooted in integrity, proactive risk management, and equality actively driving initiatives like DEI initiatives.

Your Role

  • Development, operationalisation and maintenance of Machine Learning models in close collaboration with the business stakeholders for common risk and financial protection with different latency: Fraud Protection, Compliance & AML
  • Training data preparation in close collaboration with the analytics engineers including analysis of vast amounts of transactional logs, data labelling, applying chronological splitting and sampling techniques to handle class imbalances
  • Feature engineering operations including common features, cross features, positional features and building a centralised feature store
  • Model selection, experimentation and training of baseline and gradient boosted models, evaluating performance and trade offs
  • Model deployment and prediction servicing from batch to online in close collaboration with the data infrastructure team
  • Continual learning by setting up automated pipelines that monitor population drift and continuously re-fit models on fresh data when performance drops below predefined operational baselines.
  • Knowledge sharing and mentoring across the team.
  • We'd love to see
  • Degree in Computer Science, Applied Mathematics, Statistics, Quantitive Finance and targeted Financial Engineering courses.
  • Minimum 6 years experience in a role of data scientist in a fast pace environment and regulated industry.
  • Proficiency in data science libraries (pandas, polars, numpy, scikit-learn) and gradient boosting frameworks (XGBoost).
  • Advanced SQL skills (window functions, query optimisation) and hands on experience in analytical platforms (ideally Snowflake by utilising snowpark).
  • Experience working with centralized feature platforms (e. g., Snowflake Feature Store, Feast, Tecton) to prevent train-serve skew.
  • Good knowledge of data transformation and data orchestration tools, ideally dbt and airflow.
  • Solid understanding of software engineering principles, including version control (Git), CI/CD, and automated testing.

• Payment, Fraud and Risk Domain Expertise

  • Understand transactions movement, payment payload and authentication protocols.
  • Recognize differences in typologies, spotting anomalies and understanding chargeback and dispute cycles
  • Velocity Features, Device Dynamics and Entity Profiling
  • Financial and Regulatory Guardrails
  • Excellent English language skills, and preferable German language skills.
  • Very strong communication skills, to both technical and non technical members and ability to explain complex statistical outputs to non technical officers.
  • Ability to grasp new business concepts and translate them into technical requirements.
  • Crisis communication under pressure in periods of unplanned situations.
  • Adaptability and continuous learning.
  • Adversarial & Skeptical mindset.
  • Ability to mentor and inspire team members.
  • Comfortable working with AI tools, thinking critically about AI outputs, and contributing to a culture of responsible AI use.

We expect you to demonstrate comfort with AI-assisted workflows and a willingness to continuously develop their AI capabilities as the technology evolves.

Benefits

  • Home office budget.
  • Learning & development budget of €1000 per year and a transparent growth framework to support your career goals.
  • Competitive salary and a variable remuneration program.
  • Monthly meal allowance.
  • Deutschland ticket subsidy.
  • 28 vacation days, increasing by 2 days after 2 years and 3 days after 3 years with Solaris.
  • Opportunity to work abroad for up to 12 weeks per year.

While job ads usually paint an ideal picture of a candidate, studies show that most applicants meet an average of 60% of the criteria.

Unfortunately, many promising candidates tend to apply only if they meet all the criteria.

So if you think you have what it takes, but don't necessarily meet every single item in the job description, please contact us anyway.

We'd love to talk with you and find out if you might be a good fit for us.

At Solaris, we are committed to nurturing an inclusive environment, where all Solarians feel valued, respected and supported.

We are dedicated to building a diverse workforce that reflects the diversity of our communities.

We are committed to equal employment opportunity regardless of color, ethnicity, religion, sex, origin, disability, marital status, citizenship, or gender identity.

We are proud to be an equal opportunity workplace.

If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know.

If your application is successful, you will be required to complete pre-employment background checks through our screening provider Zinc.

These include, but not limited to identity verification, educational records, references, a criminal record check, etc.

The processing is based on Art. 6(1)(c) GDPR.

Please see below Privacy Information for Job Applicants for details, including recipients, retention, and your rights.

Information on data processing

DE: https://www. solarisgroup. com/gdpr_notice_de
EN: https://www. solarisgroup. com/gdpr_notice_en

The annual gross salary range for this position is

#J-18808-Ljbffr

Senior Data Scientist in Berlin Arbeitgeber: Solaris SE

Solaris ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und ein transparentes Wachstumsframework bietet, sondern auch eine inklusive Arbeitsumgebung fördert, in der Vielfalt geschätzt wird. Mit einem jährlichen Lern- und Entwicklungsetat von 1000 Euro und der Möglichkeit, bis zu 12 Wochen im Jahr im Ausland zu arbeiten, unterstützt Solaris die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter in Berlin, einer dynamischen Stadt, die Innovation und Kreativität fördert.

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Kontaktdaten:

Solaris SE Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist in Berlin 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 Solaris SE 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 in Berlin mit Bravour zu bestehen

Machine Learning Modelle
Datenvorbereitung
Feature Engineering
Modellauswahl und -experimentierung
Modellbereitstellung
Automatisierte Pipelines
Datenanalyse mit pandas, polars, numpy, scikit-learn

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 Solaris SE gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Solaris SE 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 Solaris SE entscheidend sein!