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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine Learning-Modelle für Kreditrisiko und Betrugsprävention.
- Arbeitgeber: Viseca ist ein innovatives Unternehmen im Bereich Zahlungsdienstleistungen mit einem kreativen Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Home-Office, attraktive Anstellungsbedingungen und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und entwickle deine Fähigkeiten in einem spannenden Bereich.
- Gewünschte Qualifikationen: Hochschulstudium, sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie mindestens ein Jahr Berufserfahrung.
- Andere Informationen: Offene Kultur mit viel Entscheidungsspielraum und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Liebst du es, mit grossen Datenmengen zu arbeiten? Bist du teamorientiert, teilst dein Wissen gerne mit anderen, und hast Freude daran, Neues zu lernen? Interessierst du dich für die Themen Betrugsprävention und Kreditrisiko? Möchtest du mit strukturiertem Denken und kreativen Ideen unsere Modelle und Applikationen weiterentwickeln? Dann suchen wir dich per sofort oder nach Vereinbarung als Verstärkung für unser Risk Analytics Team mit Arbeitsort in Zürich.
Aufgaben
- Du entwickelst und implementierst Machine Learning-Modelle in den Bereichen Kreditrisiko und Betrugsprävention.
- Du berätst und unterstützt die Fachbereiche durch Reports, Analysen und Modelle.
- Du bringst dein Fachwissen und deine analytische Denkweise in interdisziplinären Arbeitsgruppen und Projekten ein.
- Du beteiligst dich an der Weiterentwicklung der in-house Analytics Tools und der Erweiterung des Tech-Stacks.
Profil
- Abgeschlossenes Hochschulstudium mit quantitativer Ausrichtung.
- Sehr gute analytische und konzeptionelle Fähigkeiten.
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Python-Frameworks wie Numpy, Pandas und ML-Frameworks wie Scikit-learn, PyTorch.
- Sehr gute Kenntnisse in Datenbanksystemen und SQL.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Mindestens ein Jahr Berufserfahrung.
- Praxiserfahrung in den Bereichen Zahlungssysteme, Kreditrisiko und Betrugsprävention von Vorteil.
- Praxiserfahrung in der Softwareentwicklung sowie mit Git und CI/CD Prozessen von Vorteil.
- Du bist engagiert, zuverlässig und zeichnest dich durch selbständiges Arbeiten aus.
- Du bist kommunikativ und nimmst proaktiv Kontakt zu den Fachbereichen auf.
Chancen
Bei Viseca arbeitest du in einem dynamischen und kreativen Arbeitsumfeld mit guten Entwicklungsmöglichkeiten. Wir pflegen eine offene und unkomplizierte Kultur und bieten unseren Mitarbeitenden nebst gründlicher Einführung, Home-Office Möglichkeit, attraktiven Anstellungsbedingungen und fortschrittlichen Lohnnebenleistungen auch weitreichende Entscheidungskompetenzen.
Kontakt
Viseca Payment Services SA, Alexandra Cicco, Human Resources Management. Nimm an unserer Erfolgsgeschichte teil und bewirb dich online mit deinen vollständigen Bewerbungsunterlagen.
Data Scientist 80-100% Arbeitgeber: Viseca Payment Services SA
Kontaktperson:
Viseca Payment Services SA HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist 80-100%
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Beteilige dich an relevanten Online-Communities oder Foren, die sich mit Data Science, Kreditrisiko und Betrugsprävention beschäftigen. Dort kannst du dein Wissen erweitern und Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen könnten.
✨Tip Nummer 3
Halte Ausschau nach Meetups oder Konferenzen im Bereich Data Science. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur die Möglichkeit, dein Fachwissen zu vertiefen, sondern auch, potenzielle Arbeitgeber persönlich kennenzulernen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für das Thema durch eigene Projekte oder Beiträge auf Plattformen wie GitHub. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist 80-100%
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da Kenntnisse in Python und Datenbankmanagement wichtig sind, solltest du konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen anführen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Erfahrungen im Bereich Kreditrisiko und Betrugsprävention dir helfen werden, einen Mehrwert zu schaffen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Viseca Payment Services SA vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Machine Learning und Datenanalyse hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Python, SQL und relevanten Frameworks wie Scikit-learn und PyTorch vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Die Stelle erfordert eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast und wie du dein Wissen geteilt hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen im Bereich Kreditrisiko und Betrugsprävention. Zeige während des Interviews, dass du ein Verständnis für die Themen hast und bereit bist, innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Bereite Fragen vor
Stelle während des Interviews Fragen, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Projekten im Risk Analytics Team oder wie das Unternehmen seine Analytics Tools weiterentwickelt. Das zeigt, dass du proaktiv und engagiert bist.
