Benefits bei der Finanz Informatik
Gründe, um im #TeamFI zu arbeiten, gibt es viele - neben flexiblen Arbeitszeiten, vergünstigten Jobtickets oder der Möglichkeit mobil zu arbeiten, gibt es noch einiges mehr.
Data Scientist für Compliance (m/w/d)
Haustarifvertrag
38 Stunden / Woche
Anteilige mobile Arbeit möglich
ab 59.417 € / Jahr
Als einer der größten Banken-IT-Dienstleister und Digitalisierungspartner Europas sind wir der Treiber der Digitalisierung innerhalb der Sparkassen-Finanzgruppe. Mit über 5.000 Mitarbeitenden an 3 Standorten machen wir digitales Banking von heute leistungsfähig und entwickeln smarte Finanz-Services von morgen. Dabei bieten wir ein breites Aufgabenspektrum, in dem die individuellen Stärken hervorragend eingebracht werden können. Ob App-Entwicklung, Netzwerktechnologien und Serverbetrieb oder Beratung, Schulung und Support – bei uns findet jede:r seine bzw. ihre Berufung! Als Spezialist:in oder auch als Generalist:in. Alles mit besten Karrierechancen, viel Raum für persönliche Entfaltung und zahlreichen Benefits.
Für die Organisationseinheit ZV-Datengetriebene Betrugserkennung, suchen wir zum nächstmöglichen Termin für den Standort Hannover, Münster oder Frankfurt einen
Data Scientist für Compliance (m/w/d)
Die Organisationseinheit ZV-Datengetriebene Betrugserkennung entwickelt und betreibt KI-Modelle, die Betrug im Zahlungsverkehr der Sparkassen-Finanzgruppe erkennen, bevor Schaden entsteht. Weitere datengetriebenen Methoden nutzen wir auch für Compliance-Anforderungen wie die Embargo- und Sanktionsprüfung. Unsere Modelle sind präzise, erklärbar und regulatorisch belastbar, und sie haben einen direkten Nutzen für Millionen von Kundinnen und Kunden.
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Aufgaben:
- Automatisierung datenanalytischer Prozesse mit Python und Machine Learning
- Konzeption und Implementierung KI basierter Lösungen
- Entwicklung und Optimierung komplexer Datenbankmodelle
- Anwendung fortgeschrittener Datenanalysetechniken zur Mustererkennung und Ableitung fundierter Handlungsempfehlungen
- Speicherung, Aufbereitung und Bereitstellung großer Datenmengen für datenbasierte Entscheidungen
- Entwicklung, Evaluierung und Optimierung prädiktiver Machine Learning Modelle
Profil:
- Erfolgreich abgeschlossenes fachbezogenes Studium oder vergleichbare Ausbildung sowie mindestens 2-3 Jahre fachbezogene Berufserfahrung
- Erweiterte Kenntnisse in Python, PySpark, SQL sowie Erfahrung im Aufbau von Analysepipelines
- Fähigkeit zur Konzeption, Validierung und Optimierung datenbasierter Modelle
- Erfahrung mit Frameworks, Datenbanken, Servern, Entwicklungswerkzeugen und Entwurfsmustern
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz zur Durchführung von fachspezifischen Analysen und Auswahl geeigneter Lösungsansätze
- Kommunikations- und Präsentationsstärke sowie Teamfähigkeit
- Engagement, Belastbarkeit und Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterentwicklung
Klingt interessant?
Wir freuen uns über alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität, unter Angabe der Kennziffer 650/B.
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