Senior Data Scientist MLOps m/w/d

DZ BANK; Deutschland; Hybrid; EUR 65.000 - 85.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine führende deutsche Bank sucht einen erfahrenen Senior Data Scientist, der anspruchsvolle Data-Science-Produkte von der Idee bis zur Integration umsetzt. Sie entwickeln und validieren Machine-Learning-Modelle, bauen MLOps-Pipelines auf und arbeiten an Projekten in der Kreditanalyse. Gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit gängigen ML-Bibliotheken sind erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Benefits werden angeboten.

Leistungen

Leistungsbezogene Vergütung

Unterstützung bei Kinderbetreuung

Flexible Arbeitszeiten

Betriebliche Altersversorgung

Weiterbildungsprogramme

Gesundheits- und Fitnessangebote

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studienfach in einem quantitativen Bereich.
• Berufserfahrung im maschinellen Lernen und statistischer Modellierung.
• Erfahrung in der Softwareentwicklung im Cloud-Umfeld.

Aufgaben

• Entwicklung und Umsetzung von Data-Science-Produkten.
• Aufbau und Wartung von MLOps-Pipelines.
• Einsatz neuer Technologien evaluieren und klassische Modelle trainieren.

Kenntnisse

Erfahrung mit scikit-learn

Erfahrung mit TensorFlow

Kenntnisse in Python

Kenntnisse in Docker

Vertrautheit mit MLOps

Sehr gutes Deutsch

Ausbildung

Studium Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbar

Tools

FastAPI

Flask

Dataiku

MLflow

Kubeflow

Airflow

GitLab CI

Jobbeschreibung

Das erwartet Sie

• Als Senior Data Scientist (m/w/d) konzipieren und setzen Sie anspruchsvolle Data-Science-Produkte um - von der ersten Idee über das Modelltraining bis hin zur Integration in unsere produktiven Systeme.
• Darüber hinaus wirken Sie bei einer Vielfalt an konkreten Anwendungsfällen aus zentralen Bereichen mit, u. a. der Kreditanalyse, der Optimierung des Zahlungsverkehrs oder dem Kapitalmarktgeschäft.
• Sie entwickeln, trainieren und validieren klassische Machine-Learning-Modelle und bewerten den Einsatz neuer Technologien.
• Auch der Aufbau, die Automatisierung sowie Wartung leistungsstarker MLOps-Pipelines gehören zu Ihrem Verantwortungsbereich - so stellen Sie stabiles Deployment und Monitoring sowie die laufende Optimierung unserer Modelle sicher.

Das bringen Sie mit

• Erfolgreiches Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik bzw. Statistik, Physik oder ein vergleichbarer akademischer Abschluss einer quantitativen Fachrichtung
• Erfahrung im Umgang mit gängigen Bibliotheken (u. a. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) sowie fundiertes Know-how rund um maschinelles Lernen und statistische Modellierung
• Berufspraxis in der professionellen Softwareentwicklung in Python im Cloud-Umfeld (z.B. API-Entwicklung via FastAPI / Flask, Containerisierung mit Docker)
• Idealerweise vertraut mit ML-Plattformen (z.B. Dataiku), MLOps und relevanten Tools wie MLflow, Kubeflow, Airflow oder GitLab CI
• Ausgeprägtes Interesse an finanzwirtschaftlichen Zusammenhängen sowie Kommunikationsstärke
• Sehr gutes Deutsch in Wort und Schrift

Das bieten wir Ihnen

Von einer attraktiven leistungsbezogenen Vergütung bis zur Unterstützung bei der Kinderbetreuung. Von mobiler Arbeit mit flexiblen Arbeitszeiten bis zur betrieblichen Altersversorgung. Von umfangreichen Weiterbildungsprogrammen bis zu Gesundheits- und Fitnessangeboten. Bei der DZ BANK bekommen Sie viele Leistungen und Vorteile sowie optimale Bedingungen für Ihre persönliche Entwicklung. Wir leben genossenschaftliche Werte und achten auf eine Work-Life-Balance. Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung - und auf Sie.

Vielfalt ist bei uns willkommen: Wir freuen uns über Bewerbungen von allen Menschen - unabhängig von Alter, Beeinträchtigung, ethnischer Herkunft und Nationalität, Geschlecht, Religion, sexueller Orientierung oder sozialer Herkunft.

Kontakt

Für Rückfragen steht Ihnen Sandra Wasser telefonisch unter 0211/778-1568 gerne zur Verfügung. Erfahren Sie mehr unter karriere.dzbank.de!

Wir freuen uns, Sie kennen zu lernen. Starten Sie jetzt Ihre Onlinebewerbung über den Bewerben-Button, Dauer max. 10 Minuten.

Referenzdatum: 02.10.2025

Job-ID: 6681