Data Scientist (d/m/w) – Für alle, die mehr sehen als Daten

Manchmal beginnt Wirkung mit einer Frage.

Was passiert, wenn wir Risiken frühzeitig erkennen? Wenn wir Systeme bauen, die nicht nur reagieren, sondern vorausschauend handeln? Wenn ein Modell nicht nur Zahlen ordnet – sondern Orientierung gibt?

In unserem Team arbeiten Menschen, die genau solche Fragen stellen.

Weil sie wissen, dass gute Datenmodelle mehr sind als Code. Sie sind Verantwortung. Entscheidungshilfe. Und manchmal sogar ein Stück Sicherheit.

Wir suchen Data Scientists, die gestalten wollen – nicht nur technisch, sondern im Miteinander.

Die es schätzen, im Team zu arbeiten. Klar zu denken, präzise zu kommunizieren – und den Mut haben, Dinge weiterzudenken. Die wissen, wann man mit einem Modell beginnt – und wann man es loslässt.

Ob das auch zu Ihnen passt? Dann lesen Sie weiter.

Hier bringen Sie sich ein

• Sie entwickeln Modelle, die Orientierung schaffen: Neue Kreditrisikomodelle entstehen bei Ihnen von Grund auf: konzeptionell, datenbasiert, verantwortungsvoll. Sie setzen auf Verfahren wie Prophet, LSTM, ARIMA oder XGBoost – nicht, weil es im Trend liegt, sondern weil es passt.
• Sie halten bestehende Modelle lebendig: Gute Vorhersagen brauchen Pflege. Sie beobachten Veränderungen in Daten oder Rahmenbedingungen und justieren nach – präzise, nachvollziehbar und mit Blick fürs Ganze.
• Sie denken über das Modell hinaus: Gemeinsam mit Kolleginnen entwickeln Sie neue Ideen für ML-Anwendungen – etwa zur Prognose von Prozesskennzahlen oder für intelligente Fachbereichslösungen, die Kundinnen wirklich weiterhelfen.

Das bringen Sie mit

• Fachlicher Hintergrund: Ein abgeschlossenes Studium mit analytischem Schwerpunkt – z.B. Statistik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik
• Modellierungskompetenz: Sicherheit im Umgang mit Time-Series-Analysen und Klassifikationsverfahren wie Prophet, LSTM oder XGBoost und idealerweise Vorerfahrung in der Kreditrisikomodellierung
• Datenverständnis: Erfahrung im Umgang mit unbalancierten Datensätzen (Class Imbalance) und ein gutes Gespür für Datenqualität
• Coding Skills: Fundierte Kenntnisse in Python und R – mit dem Anspruch, analytische Modelle sauber und produktionsnah umzusetzen
• Kommunikation: Deutschkenntnisse auf C1-Niveau und die Fähigkeit, technische Inhalte klar, verständlich und zielgruppenorientiert zu vermitteln

Das ist für Sie drin

• Intensive Einarbeitung durch erfahrene Kolleg*innen
• Attraktive Vergütung und umfangreiche Arbeitgeberleistungen
• Breites Qualifizierungsangebot zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung
• 30 Urlaubstage bei einer 5-Tage-Woche; Verkürzung der Arbeitszeit (40 Std./W.) nach Absprache möglich
• Hybrides Arbeitsmodell (mind. 2 Präsenztage/Woche) mit der grundsätzlichen Möglichkeit, aus dem EU-Ausland zu arbeiten
• Flexible Arbeitszeiten von Mo.-Fr. (Gleitzeit)
• Zentral gelegener Standort am Potsdamer Platz mit optimaler Verkehrsanbindung
• Mittags sparen in Partnerrestaurants dank 6 Euro Essenszulage
• Job-Rad, Jobticket oder alternativ ein Mobilitätszuschuss von 40 Euro/Monat
• Betriebliche Altersvorsorge

Data Science bedeutet für Sie nicht nur Technik, sondern Haltung?

Dann laden wir Sie ein, bei uns mitzugestalten – in einem Team, das Vielfalt nicht nur mitdenkt, sondern lebt. Wir freuen uns auf Ihre Perspektive.

Sie möchten uns bei unserer wichtigen Mission unterstützen?

Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbungsunterlagen mit Angabe frühestmöglichen Eintrittstermins und Ihrer Gehaltsvorstellung.

Bitte senden Sie uns Ihre Unterlagen ausschließlich als PDF-Datei mit insgesamt maximal 3 MB zu. Die Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten erfolgt entsprechend unserer Datenschutzerklärung für Bewerbungen.

Unser Bewerbungsprozess umfasst ein erstes Telefoninterview, ein Remote-Vorstellungsgespräch und ein persönliches Kennenlernen vor Ort. Bewerbende mit einer Schwerbehinderung (w/m/d) werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Fragen vorab beantwortet Ihnen gerne Antonia Welz unter der folgenden E-Mail:

Toll Collect GmbH • Personalmanagement • Linkstraße 4 • 10785 Berlin

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