Senior Data Science Consultant I Bank

Gesucht wird ein erfahrener Data Scientist mit fundiertem theoretischem Hintergrund (Master/Promotion in Mathematik, Informatik, Physik oder VWL mit Schwerpunkt Data Science) und mehrjähriger Projekterfahrung in der End-to-End-Umsetzung von Machine-Learning- und KI-Lösungen – von der Datenaufbereitung über Modellierung bis zur produktiven Implementierung in Cloud-Umgebungen für eine deutsche Bank.

Kernkompetenzen:

1. Data Science & Machine Learning:

- Entwicklung, Optimierung und Operationalisierung von ML-/DL-Modellen zur Betrugserkennung, Klassifikation und Dokumentenprüfung

- Fundierte Kenntnisse in Statistik, Feature Engineering, Modellvalidierung, Prompt Engineering und MLOps

- Anwendung von NLP-, Text-Mining- und NER-Verfahren (Regex, OCR, Dokumentenauslesung)

2. Data Engineering:

- Extraktion, Transformation und Integration großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen

- Erfahrung mit OCR-Verfahren zur PDF-/Dokumentenauslesung

- Aufbau stabiler Datenpipelines und Schnittstellen (Azure, Python, API-basierte Systeme)

3. MLOps & Implementierung:

- Entwicklung produktionsfähiger ML-Software in Python

- Aufbau automatisierter Testpipelines zur Modellqualitätssicherung

- Konzeption und Umsetzung von MLOps-Architekturen auf Basis von Azure Cloud Services

- Nutzung von Tools wie Azure Machine Learning Studio, Azure DevOps, Streamlit

4. Projektmanagement & Kommunikation

- End-to-End-Projektleitung von BDAI-Initiativen (von Konzeption bis Integration)

- Agiles Projektmanagement (Scrum) & fachliche Führung interdisziplinärer Teams

- Erstellung von Management-Präsentationen und Ergebnisvisualisierungen (MS PowerPoint)

Technologien & Tools:

- Programmiersprachen: Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, spaCy, Regex)

- Cloud & DevOps: Azure Cloud, Azure ML Studio, Azure DevOps

- MLOps & Deployment: Streamlit, API-Integration, CI/CD Pipelines

- NLP & Textverarbeitung: OCR, NER, Regex, Text Mining, Dokumentenklassifikation

- Projektmethodik: Scrum, agiles Arbeiten

Sprachen

Deutsch: fließend (C1/C2)

Englisch: gut (B2/C1)

Beispielhafte Projekterfahrungen:

- Entwicklung von ML-Algorithmen zur Betrugserkennung in Zuschussprogrammen

- Aufbau von Cloud-basierten ML-Pipelines (Azure) zur Dokumentenverarbeitung

- Umsetzung von Proof-of-Concepts und Integration produktiver ML-Lösungen

- Beratung und Qualitätsbewertung bestehender ML-Modelle