650/B - Data Scientist für Compliance (m/w/d)

Finanz Informatik GmbH & Co. KG; Hannover; On-site; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Job summary

Die Finanz Informatik GmbH & Co. KG sucht für die Organisationseinheit ZV-Datengetriebene Betrugserkennung einen Data Scientist für Compliance (m/w/d) am Standort Hannover, Münster oder Frankfurt. Sie entwickeln KI-basierte Lösungen, automatisieren datenanalytische Prozesse und arbeiten an großen Datenmengen.

Sie bringen 2–3 Jahre relevante Berufserfahrung, starke Python-/PySpark-/SQL-Kenntnisse sowie Teamfähigkeit mit und tragen zur Entwicklung prädiktiver Modelle bei.

Qualifications

• 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
• Kommunikations- und Präsentationsstärke sowie Teamfähigkeit
• Engagement, Belastbarkeit und Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterentwicklung

Responsibilities

• Automatisierung datenanalytischer Prozesse mit Python und Machine Learning
• Konzeption und Implementierung KI basierter Lösungen
• Entwicklung und Optimierung komplexer Datenbankmodelle
• Anwendung fortgeschrittener Datenanalysetechniken zur Mustererkennung
• Speicherung, Aufbereitung und Bereitstellung großer Datenmengen für datenbasierte Entscheidungen
• Entwicklung, Evaluierung und Optimierung prädiktiver Machine Learning Modelle

Skills

Python

PySpark

SQL

Datenanalyse

Teamfähigkeit

Kommunikationsstärke

Education

Fachbezogenes Studium oder vergleichbare Ausbildung

Tools

Analysepipelines

KI-Modelle

Job description

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.

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

unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität