Senior Data Scientist (gn) Vollzeit/Teilzeit (hybrid)

Das ist der Job

Senior Data Scientist (gn) Vollzeit/Teilzeit (hybrid) Deine Aufgabe bei DKV Mobility? Unsere Aufgaben definieren sich durch unseren Purpose: To drive the transition towards an efficient and sustainable future of mobility.

Als Teil unseres Teams übernimmst du folgende Aufgaben: Du übernimmst die Verantwortung für datenbasierte Analysen und leitest selbstständig klare, umsetzbare Handlungsempfehlungen ab, um maximalen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.

Das brauchst du

Du entwickelst neue cloudbasierte Data-Science-Lösungen – überwiegend in Python und SQL – und bringst damit aktiv Wertschöpfung voran; idealerweise verfügst du über Kenntnisse im Kreditrisikoumfeld (u.a. Du hast fundierte Erfahrung im Aufbau robuster End‑to‑End‑ML‑Pipelines und in der Implementierung von MLOps‑Standards (z.B.

Idealerweise verfügst du über Branchenkenntnisse im Kreditrisiko (PD, EAD, LGD, Rating, IFRS9) sowie Erfahrung im Umgang mit SAP und Power BI.

Du überzeugst durch starke kommunikative und kollaborative Fähigkeiten, arbeitest eng mit Fachbereichen, IT und Management zusammen, präsentierst komplexe Analysen verständlich und unterstützt als Mentor aktiv die Weiterentwicklung anderer Data Scientists.

Darum lohnt es sich

Als Teil einer führenden europäischen B2B Plattform für On-the-Road Paymentlösungen, arbeitest Du in einem spannenden Umfeld. Wir bieten Dir zahlreiche Möglichkeiten, in einem dynamischen und agilen Umfeld die Mobilität von morgen mitzugestalten. Werde Teil unseres vielfältigen, engagierten und einzigartigen Teams!

Was Dich erwartet Du willst aktiv am Wachstum eines Unternehmens mitwirken und große Pläne Realität werden lassen? Dann komm in unser Team!

Dich erwarten spannende Herausforderungen, ein inspirierendes Umfeld und eine Arbeitskultur, die Flexibilität und Zusammenarbeit vereint – mit unserer 60/40‑Regelung und modernen Büros in Ratingen als Treffpunkt für Ideen.

Du coachst andere Data Scientists, förderst neue Denkansätze, teilst aktuelle Entwicklungen im Datenumfeld und unterstützt aktiv deren Weiterentwicklung.

Was Dich auszeichnet Du bringst mehrjährige Erfahrung in Data Science & Machine Learning mit, inklusive sicherem Umgang mit statistischen Methoden, Regressionsmodellen, Zeitreihenanalysen sowie klassischen ML‑ und modernen KI‑Algorithmen.

Im Credit & Risk Management übernimmst du fachliche Verantwortung für Risikomodelle wie die SmartRisk Engine (Feature‑Strategie, Training, Kalibrierung, Backtesting) und wendest Explainability‑Methoden wie SHAP oder Reason Codes sicher an.

Unsere rund 2.700 Mitarbeiter:innen in ganz Europa vereint eine gemeinsame Leidenschaft: für unsere Kunden in mehr als 50 europäischen Ländern jeden Tag ihr Bestes zu geben. Ganz nach unserem Claim: You drive, we care.

Du entwickelst und implementierst statistische Methoden wie Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen sowie Machine‑Learning‑/KI‑Algorithmen und arbeitest dabei eng mit Stakeholdern und dem Management zusammen – inklusive der Übersetzung analytischer Ergebnisse in verständliche Business‑Insights.

Du baust robuste End‑to‑End‑ML‑Pipelines auf (Daten, Features, Modelle, Scoring) und verantwortest Tests, Versionierung, Dokumentation sowie den Aufbau von MLOps‑Standards wie CI/CD, Model Registry, Monitoring, Data‑Quality‑Checks und Incident Handling.

Mit Fokus auf Credit & Risk Management verantwortest du die SmartRisk Engine (Feature‑Strategie, Training/Re‑Training, Kalibrierung, Backtesting, Drift‑Monitoring und Explainability via SHAP/Reason Codes) sowie datengetriebene Use Cases wie Verlustdatenbank, Early Warning, Limit-/Exposure‑Steuerung, Clustering und Portfolio‑Insights.

PD, EAD, LGD, Rating, IFRS 9/ECL) sowie Erfahrung mit SAP und Power BI. Du beherrschst Python und SQL auf sehr hohem Niveau und entwickelst eigenständig neue, wertschöpfende Lösungen in einer cloudbasierten Umgebung – inklusive GenAI‑Use Cases wie LLMs, RAG‑Systeme oder „Talk‑to‑your‑Data“-Interfaces. CI/CD, Model Registry, Monitoring).

Unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft und sexueller Identität und Orientierung. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei gleicher Eignung bevorzugt.

Diese Stelle kann in Vollzeit oder vollzeitnaher Teilzeit (mind. 30 Std./ Woche; ausgenommen sind Werkstudenten und explizit in Teilzeit ausgeschriebene Teilzeitstellen*) ausgeübt werden. #J-18808-Ljbffr