(Senior) Data Scientist (m/w/d)

Für unseren Kunden suchen wir einen (Senior) Data Scientist (m/w/d) in Vollzeit am Standort Berlin oder Amsterdam, wobei hybride Arbeitsbedingungen verfügbar sind. Das Unternehmen ist überzeugt, dass jeder die Kontrolle über seine Finanzen haben sollte und lädt Sie ein, Teil dieses Ziels zu werden. Gemeinsam mit Ihnen möchten wir eine der menschlichsten Fintech-Lösungen entwickeln. Mit über 50 Jahren Erfahrung und mehr als 5.000 Mitarbeitern in 13 Ländern trägt das Unternehmen aktiv zur Gesellschaft bei. Wir sorgen dafür, dass sich alle unterstützt und einbezogen fühlen, unabhängig von physischen oder unsichtbaren Grenzen. In einer sich ständig verändernden Welt suchen wir nach intelligenteren, einfacheren und nahtlos verbundenen Möglichkeiten, um Geld zu verwalten. Durch die Nutzung von Daten und Finanztechnologie bieten wir ganzheitliche Lösungen für flexible Zahlungen, intelligentes Rechnungswesen und faire Inkassodienste, die alle darauf abzielen, das finanzielle Wachstum aller zu fördern. In dieser Rolle sind Sie Teil des Data Science-Teams (Consumer and Risk) und verantwortlich für den Aufbau von Risiko- und Betrugsmodellen für unsere Online-Zahlungsprodukte. Ihr Hauptziel besteht darin, zu bestimmen, wen wir akzeptieren und wen wir ablehnen, basierend auf Daten vergangener Kunden. Dies umfasst sowohl die Erkennung betrügerischer Transaktionen als auch die Identifizierung vertrauenswürdiger Transaktionen durch die Analyse von Zahlungshistorien ähnlicher Kunden. Sie werden aktiv am gesamten Modellierungsprozess teilnehmen, von der Datenbereinigung und Merkmalsengineering bis hin zum Modelltraining und zur Evaluierung. Zudem antizipieren Sie potenzielle Probleme im Modellierungsprozess und schlagen Strategien zur Minderung von Risiken vor. Die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team wird ebenfalls einen großen Teil Ihrer Arbeit ausmachen.

Der ideale Kandidat hat einen Bachelor-, Master- oder Doktortitel in einem MINT-Fach (z.B. Informatik, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen oder verwandte Disziplinen). Sie bringen Erfahrung im Umgang mit Transaktionsdatenbanken oder Fallbearbeitungssystemen mit und sind in der Lage, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten. Kenntnisse in SQL, relationalen Datenbanken, Spark, Databricks, VS Code und Docker sind erforderlich. Außerdem sollten Sie praktische Erfahrungen im Deployment von Modellen in Produktionsumgebungen vorweisen können. Eine hohe Kompetenz in Python für Data Science-Anwendungen sowie Vertrautheit mit gängigen Data Science-Frameworks in Python sind ebenfalls wichtig. Sie haben Erfahrung im Schreiben von produktionsbereitem Python-Code und ein starkes Interesse daran, neue Tools und Technologien zu erlernen. Vorerfahrungen im Bereich Risiko und Betrug sind von Vorteil. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine proaktive Arbeitsweise runden Ihr Profil ab.