Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Systeme zur Bekämpfung von Finanzkriminalität.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das kleinen Unternehmen weltweit hilft.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, Weiterbildung und großzügige Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der finanziellen Sicherheit und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, ML-Pipelines und Datenengineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
Team description The Risk AI Engineering Squad is a cross-functional team within the Risk & Compliance tribe, responsible for developing cutting-edge data products and ML solutions that power Transaction Monitoring and protect our merchant base from Money Laundering and Financial Crime.
We combine automation, AI, and engineering excellence to build innovative products that empower Risk and AML teams to work smarter, faster, and more efficiently.
The Senior Data Scientist role is critical to advancing our transaction monitoring capabilities through machine learning, feature engineering, and scalable model pipelines.
You will work across the full model lifecycle — from typology understanding and data exploration to feature development, training, validation, deployment, and monitoring — helping ensure our Risk and AML controls remain effective, auditable, and compliant across products and markets.
We actively welcome applications from women and people from underrepresented backgrounds.
Diverse perspectives make our team stronger and our systems more robust.
If you're motivated by technical depth, real-world impact, and the challenge of making ML work reliably in a high-stakes environment, this role is built for you.
Join us to shape the future of financial safety and make a lasting impact!
- What you\'ll do
- Build and ship production ML systems end to end: own and evolve end-to-end batch training pipelines, model versioning, monitoring, model deployment, and rollback for transaction monitoring models.
- Build, maintain, and improve ML models for transaction monitoring, focusing on detection quality, operational efficiency, and regulatory compliance
- Engineer features mapped to AML and Fraud typologies and suspicious behaviours, working closely with Risk investigators to translate domain knowledge into alerting logic and threshold calibration
- Run sensitivity tests on synthetic datasets, produce ML governance artefacts such as model cards, and deliver audit-ready documentation to meet regulatory expectations
- Own and evolve the AML Risk Score by analysing driver contributions, monitoring drift, running back-testing, and recommending improvements to features, logic, and thresholds
- Partner with AML and Fraud Operations, Product, and Engineering to translate stakeholder needs into actionable, scalable data science solutions
- Track and improve detection performance metrics, adapt solutions to regional compliance requirements, and contribute to system design documentation
- You'll be great for this role if you have…Must have
- Production Python engineering: you write code that ships — you\'re comfortable with CI/CD, automated testing, versioning, and monitoring in a real production environment
- End-to-end ML pipeline experience: demonstrated experience deploying and operating ML models in production, including drift monitoring and rollback
- Modelling and productionalizing models: demonstrated experience training ML models, choosing appropriate KPIs and metrics for evaluation.
- Data engineering fundamentals: hands-on experience with complex, multi-source data ecosystems, data quality, and lineage
- Clear, confident communication: ability to align cross-functional stakeholders, set expectations, and turn ambiguous compliance requirements into a concrete technical plan
- Nice to have
- Experience with Pyspark
- Experience in AML, fraud detection, or financial crime domains
- Unsupervised machine learning (e. g. anomaly detection, clustering)
- Familiarity with Feature Stores and alerting threshold calibration
- Experience producing regulatory ML governance artefacts (model cards, audit documentation)
- Experience with AI systems and tooling
- Why you should join the company
- Opportunity to work with Sum Uppers globally on large-scale fintech products used by millions of businesses worldwide, from our Berlin office. This involves an office-first setup
- Commitment to Diversity and
Inclusion: be part of a workplace that values and promotes diversity, fostering an inclusive environment where everyone\'s perspectives are respected and embraced
- Enrolment onto our Virtual Stock Option programme: you will own a stake in the company\'s future success
- A dedicated annual L&D budget of €2,000 for your individual development, which can be used to attend conferences and/or advance your career through further education
- A corporate pension scheme where we match up to 20% of your contributions
- Generous time off: enjoy 28 days of paid leave plus public holidays and special leave days
- Numerous other benefits such as Urban Sports Club subsidy, Kita placement assistance, and subsidised office lunches
- Break4me: 1-month sabbatical after 3 years of service
- Referral Bonus: earn additional rewards by referring talented individuals to join the the company team
About the company
Be empowered to do more that matters.
At the company, we\'re on a mission to empower small businesses across the globe by providing simple and affordable tools that allow them to thrive.
Today, over 4 million businesses in 37 markets rely on the company as their financial partner to manage payments, finance and customer relationships.
Our commitment to small businesses is reflected in our diverse team of over 3,000 Sum Uppers from over 90 nationalities, united by global collaboration and an innovative mindset.
Our core values lay the foundation for who we are and what we stand for, shaping our work culture and driving our success.
We foster inclusivity and a continuous learning culture, providing a safe space for personal and professional growth.
Our differences make us unique and strong as we strive to create an environment where everyone belongs and feels supported, no matter how they identify.
the company is proud to be an Equal Employment Opportunity employer, actively seeking and embracing diversity in our workforce.
We don\'t make hiring or employment decisions based on race, colour, religion or religious belief, ethnic or national origin, nationality, sex, gender, gender identity, sexual orientation, disability, age or any other basis protected by applicable laws or prohibited by company policy.
Our commitment extends beyond recruitment to creating a safe and respectful workplace where harassment of any form is strictly prohibited.
Discover more about our culture and opportunities on our careers website, and follow our journey on Linked In, Instagram, and Tik Tok.
Job Application Tip
We recognise that candidates feel they need to meet 100% of the job criteria in order to apply for a job.
Please note that this is only a guide.
If you don\'t tick every box, it\'s ok too because it means you have room to learn and develop your career at the company.
- Find Jobs in Germany on Arbeitnow
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Senior Data Science/ML Engineer - Financial Crime Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Reserved ist ein dynamisches und wachsendes Modeunternehmen, das seinen Mitarbeitenden eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet. Mit einer modernen Arbeitswelt, attraktiven Rabatten und umfangreichen Benefits wie Bike Leasing und betrieblicher Altersvorsorge fördern wir nicht nur die Work-Life-Balance, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. In Mannheim hast du die Möglichkeit, in einem kreativen Team zu arbeiten und deine Leidenschaft für Mode in einem unterstützenden Umfeld auszuleben.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Science/ML Engineer - Financial Crime 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 United States Digital Space LLC 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 Science/ML Engineer - Financial Crime 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 Senior Data Science/ML Engineer - Financial Crime bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!