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    Senior Daten-wissenschaftler(in)

    4 Monate Vertrag Alstetten
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    Alle offenen Stellen
    Beschäftigungsart Vertrag
    Industrie Bankwesen
    Fachbereich Data Science
    Ort Alstetten
    Remote? Nein
    Homeoffice? TBD
    Vertragslaufzeit 4 Monate Vertrag
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    Aufgaben und Verantwortungen
    • Diese Rolle konzentriert sich auf die Neugestaltung des aktuellen Client Risk Rating (CRR)-Modells, das Kunden vordefinierten Stufen (z.B. Niedrig, Mittel, Hoch) zuordnet.
    • Ziel ist es, das Modell unter Anwendung einer quantitativen Scoring-Architektur zu überarbeiten, die eine granulare Differenzierung zwischen den Kundenrisikostufen ermöglicht.
    • Dieses Scoring-Ergebnis wird sowohl die automatisierte Entscheidungsfindung als auch die menschliche Aufsicht über verschiedene Compliance- und Finanzkriminalitäts-Workflows unterstützen.
    • Der Kandidat sollte statistisch fundierte und dennoch interpretierbare Methoden nutzen, die auf traditionellem Risikoscorecard-Design und leichtgewichtigen Klassifikationsmodellen basieren, um eine hohe Erklärbarkeit zu gewährleisten.
    • Prototyping und Validierung erfolgen in einer gesicherten Sandbox-Umgebung mit produktionsrepräsentativen Daten.
    • Überarbeitung des bestehenden kategorialen (Niedrig/Mittel/Hoch) Risiko-Zuordnungsprozesses in ein kontinuierliches oder gestuftes numerisches Scoring-System.
    • Entwicklung einer punktebasierten Scoring-Engine, inspiriert von Best Practices im Kreditrisiko- und Betrugserkennungsbereich, bei der jedes KYC-Attribut eine definierte Anzahl von Punkten entsprechend seines relativen Risikosignals beiträgt.
    • Anwendung interpretierbarer maschineller Lern- und statistischer Techniken, die für regulierte Umgebungen geeignet sind (zum Beispiel logistische Regression mit WOE oder baumbasierte Methoden).
    • Definition und Kalibrierung von Scoring-Bändern, die klare Schwellenwerte und begründbare Bruchpunkte gewährleisten.
    • Aufbau reproduzierbarer Pipelines in Python für Scoring-Berechnung, Backtesting und Sensitivitätsanalyse, um eine nahtlose Übergabe an nachgelagerte Teams zu gewährleisten.
    • Gesamte Lebenszyklusverantwortung für analytische Modelle, einschliesslich der Erfassung von Geschäftsanforderungen, Feature Engineering, Modellentwicklung, Validierung, Bereitstellung, Überwachung, Dokumentation und Wartung.
    02
    Erforderlich
    • Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung in quantitativen Rollen mit Anwendung fortgeschrittener Data Science und statistischer Modellierung in erstklassigen Banken/Asset Managern/Fintech-Unternehmen.
    • Master-Abschluss oder Promotion in Quantitative Finance, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
    • Beherrschung von Python auf Master-Niveau für Data Science (OOP, modulare Architektur, Fehlerbehandlung, Performance-Profiling, testgetriebene Entwicklung).
    • Umfassende praktische Erfahrung mit pandas, NumPy, scipy, scikit-learn, statsmodels, PyTorch oder TensorFlow.
    • Fähigkeit zum Aufbau wiederverwendbarer Pakete und interner Bibliotheken.
    • Ausgeprägte Kenntnisse in SQL (Oracle).
    • Gesamte Lebenszyklusverantwortung für analytische Modelle.
    • Aussergewöhnliche analytische Strenge.
    • Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten.
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    Wünschenswert
    • Fortgeschrittene akademische Ausbildung kombiniert mit praktischer Anwendung in Finanzmärkten wird sehr geschätzt.
    04
    Vertragslaufzeit
    • Startdatum: 01.09.2026
    • Enddatum: 31.12.2026
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    Sprachliche Anforderungen
    • Englisch verhandlungssicher (C1/2)
    • Deutsch Grundkenntnisse (A1/2)
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    Antragsformular