Data Scientist – Quantitatives Risikomanagement / Asset Liability Management (w/m/d)

Unser Kunde zählt zu den größten Versicherungsunternehmen in Deutschland und bietet Ihnen die Möglichkeit, Teil eines dynamischen und innovativen Teams zu werden. In der Rolle des Data Scientist im Bereich Quantitatives Risikomanagement und Asset Liability Management werden Sie aktiv an der Transformation von Daten in wertvolle Erkenntnisse für eine breite Kundenbasis mitwirken. Ihr Arbeitsumfeld ist geprägt von einem agilen, interdisziplinären Team, das moderne Data Science- und KI-Methoden anwendet, um Prozesse zu optimieren und innovative Produkte zu entwickeln. Zu Ihren Hauptaufgaben gehört die Entwicklung, Implementierung und kontinuierliche Optimierung quantitativer Modelle im Kontext des Asset Liability Managements sowie der strategischen Asset-Allokation. Sie tragen die fachliche Verantwortung und gestalten aktiv neue Prozesse, die einen spürbaren Einfluss auf das Unternehmen haben. Zudem arbeiten Sie eng mit anderen Data Scientists, Machine Learning Engineers sowie Fach- und IT-Experten zusammen. Die Unternehmenskultur fördert Teamgeist und persönliche Entwicklung, sodass Sie in einem unterstützenden Umfeld Ihre Karriere vorantreiben können.

Der ideale Kandidat bringt ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, Volkswirtschaftslehre, Informatik oder einem vergleichbaren Fachgebiet mit, idealerweise ergänzt durch eine Promotion. Mehrjährige Erfahrung in der Anwendung von Data Science-Methoden und mathematischen Optimierungsmodellen auf ökonomische Fragestellungen, insbesondere im Asset- oder Risikomanagement, ist erforderlich. Sie sollten über sehr gute Programmierkenntnisse in Python verfügen und fundierte Kenntnisse in Statistik, Optimierung sowie modernen Machine Learning-Verfahren mitbringen. Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösekompetenz sind ebenso wichtig wie eine selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise. Zudem erwarten wir eine hohe Eigenverantwortung und die Bereitschaft, Ownership für Projekte und Ergebnisse zu übernehmen. Eine gewisse Flexibilität in Bezug auf die Arbeitsweise, insbesondere die Bereitschaft zur Präsenz vor Ort, ist ebenfalls erforderlich.