Data Scientist (m / w / d)

Coconet; Düsseldorf; Vor Ort; EUR 50.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein marktführendes Unternehmen im Digital Banking sucht einen Data Scientist, der innovative datengesteuerte Lösungen entwickelt. In dieser spannenden Rolle arbeiten Sie an der Entwicklung von Analyse- und Prognose-Modellen und tragen dazu bei, die Kunden mit modernen Softwarelösungen zu begeistern. Sie werden Teil eines neuen Teams in einer etablierten Firma und haben die Möglichkeit, entlang des gesamten Produktentwicklungszyklus zu arbeiten. Wenn Sie eine Leidenschaft für Daten und innovative Technologien haben, ist dies die perfekte Gelegenheit für Sie, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld einzusetzen.

Leistungen

Flexible Arbeitszeitgestaltung

Home-Office bis zu drei Tage pro Woche

Verschiedene Firmen- und Teamevents

Getränke und Obst

Organisierte Weiterbildungen

Corporate Benefits

Jobrad

Betriebliche Altersvorsorge

Arbeiten aus dem Ausland möglich

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik oder verwandten Bereichen.
• Überzeugende Programmierkenntnisse in Python, R und/oder C++.

Aufgaben

• Entwicklung von Analyse- und Prognose-Modellen für Banken.
• Identifikation von Optimierungspotenzialen und Automatisierung von Prozessen.

Kenntnisse

Python

R

C++

Machine Learning

Statistik

Datenvisualisierung

Feature Extraction

Ausbildung

Hochschulstudium in Informatik

Hochschulstudium in Statistik

Hochschulstudium in Mathematik

Hochschulstudium in Physik

Hochschulstudium in Chemie

Hochschulstudium in Ingenieurswissenschaften

Jobbeschreibung

CoCoNet ist marktführender Anbieter für sichere, hochleistungsfähige und international einsetzbare Software für Digital Banking. Unsere Kunden sind große Banken, international agierende Konzerne und Service Provider. Unsere innovativen Lösungen basieren auf modernsten Methoden und Technologien.

Ihre Benefits - Wir haben eine Menge zu bieten

• Flexible Arbeitszeitgestaltung
• bis zu drei Tage Home-Office pro Woche möglich
• Verschiedene Firmen- und Teamevents
• Getränke und Obst zum Auftanken
• Organisierte Weiterbildungen
• Corporate Benefits, Jobrad, betriebliche Altersvorsorge
• Arbeiten aus dem Ausland möglich

Wir suchen ab sofort eine:n Data Scientist (m/w/d), welche:r mit unserem Team datengesteuerte Lösungen für unsere Banken sowie deren Kunden entwickelt und umsetzt.

Steig ein in die Welt des Digital Banking und trag dazu bei, unsere Kunden mit innovativen Softwarelösungen zu begeistern. Klingt spannend? Ist es auch!

Deine Aufgaben - Das wartet fachlich auf Dich

• Eigenständige Entwicklung von Analyse- und Prognose-Modellen mit einem neuen Team in einer etablierten Firma
• Deep-Dive in die Welt der Banken und des internationalen Zahlungsverkehrs
• Einsatz entlang des gesamten Produktentwicklungszyklus zu entwickelnden Lösungen
• Hoher strategischer Impact und vielfältige Innovationsmöglichkeiten
• Bestimmung von für die Aufgabenstellung relevanten Daten aus vielfältigen Datensätzen unserer Kunden sowie externen Quellen
• Konzeption von innovativen Lösungen mithilfe moderner Methoden aus den Bereichen Statistik, Machine Learning und mathematischer Optimierung
• Identifikation von Optimierungspotenzialen, Herleitung von Handlungsempfehlungen und (Teil-)Automatisierung von Entscheidungsprozessen
• Erfolgreiche Kommunikation Ihrer Ergebnisse im Team und bei unseren Kunden

Dein Profil - Das bringst Du mit

• Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium aus einem relevanten Fachbereich (Informatik, Statistik, Mathematik, Physik, Chemie, Ingenieurswissenschaften) oder eine vergleichbare Qualifikation
• Überzeugende Programmierkenntnisse in Python, R und/oder C++
• Erfahrungen mit Machine Learning Algorithmen und der zugrunde liegenden Statistik

Anwendung von anerkannten “Best-Practices”

• Erfahrung bei der Extraktion der relevanten Features und der Visualisierung der Daten
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Wünschenswert sind zudem Erfahrungen mit:
• Data-Engineering (Erfassung, Bereinigung, Aggregierung) von großen Datenmengen (z.B. wissenschaftlichen Daten)