6 Jobs für Modellentwicklung in Deutschland

• Unterstützung bei der Sammlung, Bereinigung und Vorverarbeitung großer Datensätze für KI-Modelle.
• Mitarbeit bei der Entwicklung, Implementierung und Evaluierung von Machine-Learning-Algorithmen (z.B. Regression, Klassifikation, Clustering, Deep Learning).
• Durchführung explorativer Datenanalysen zur Identifizierung von Mustern und Erkenntnissen.
• Visualisierung von Daten und Modellergebnissen zur Aufbereitung für Stakeholder.
• Dokumentation der entwickelten Modelle und Analyseverfahren.
• Recherche und Anwendung neuester Forschungsergebnisse im Bereich KI und Data Science.
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern zur Integration von KI-Modellen in bestehende Produkte.
• Mitarbeit bei der Durchführung von A/B-Tests zur Bewertung der Modellperformance.
• Ideenentwicklung für neue Anwendungsfälle von KI im Unternehmen.
• Aufbereitung von Präsentationen für interne und externe Meetings.
• Fehlerbehebung und Optimierung bestehender KI-Anwendungen.

• Studium in einem quantitativen Fach (Informatik, Statistik, Mathematik, Physik o.ä.).
• Erste praktische Erfahrungen in Data Science oder Machine Learning (Praktika, Projekte, Werkstudententätigkeiten).
• Gute Kenntnisse in Python oder R sowie relevanter Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).
• Grundlegendes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens.
• Kenntnisse in Datenbanken (SQL) sind von Vorteil.
• Fähigkeit, komplexe Sachverhalte zu analysieren und zu verstehen.
• Starke analytische Fähigkeiten und eine strukturierte, selbstständige Arbeitsweise.
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Leidenschaft für Daten, Mustererkennung und künstliche Intelligenz.
• Teamfähigkeit und die Bereitschaft, Neues zu lernen.
• Erfahrung mit Versionskontrollsystemen wie Git ist wünschenswert.
• Grundlagen in Datenvisualisierungstools.

• Entwicklung, Training und Validierung von fortgeschrittenen Machine-Learning-Modellen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
• Datenexploration und -vorverarbeitung aus verschiedenen Quellen zur Vorbereitung für das Modelltraining.
• Identifizierung und Implementierung geeigneter Algorithmen und Techniken für spezifische Anwendungsfälle.
• Bewertung der Modellleistung und Durchführung von Hyperparameter-Optimierung.
• Feature Engineering zur Verbesserung der Modellgenauigkeit und Robustheit.
• Deployment und Monitoring von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern und Produktmanagern zur Integration von KI-Lösungen in Produkte und Dienstleistungen.
• Erforschung und Anwendung neuer Forschungsergebnisse und State-of-the-Art-Methoden im Bereich Data Science und KI.
• Erstellung von Dokumentationen und Präsentationen der entwickelten Modelle und Ergebnisse.
• Beratung von Projektteams und Stakeholdern bei der Anwendung von Datenanalyse und KI.
• Konzeption und Durchführung von A/B-Tests zur Bewertung von Modellverbesserungen.
• Monitoring von Daten-Drifts und Modell-Performance im Laufe der Zeit.
• Entwicklung von Datenpipelines zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen.
• Anleitung und Mentoring von Junior Data Scientists.
• Mitwirkung an der strategischen Ausrichtung des Data-Science-Bereichs.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen.
• Tiefgehende Kenntnisse in Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy).
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien und Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP).
• Fundiertes Verständnis verschiedener Machine-Learning-Algorithmen (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning).
• Kenntnisse in der Datenvisualisierung und im Reporting.
• Sehr gute analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu kommunizieren.
• Teamfähigkeit, aber auch die Fähigkeit zur selbstständigen und eigenverantwortlichen Arbeit.
• Erfahrung mit Versionskontrollsystemen wie Git.
• Grundkenntnisse in Softwareentwicklungspraktiken sind von Vorteil.
• Neugier und die Bereitschaft, sich kontinuierlich weiterzubilden.

• Master oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet mit Schwerpunkt KI/ML.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen in Python (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Fundierte Kenntnisse in Deep Learning, NLP und/oder Computer Vision.
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop) und Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) ist von Vorteil.
• Ausgezeichnete analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe technische Konzepte verständlich zu vermitteln.
• Fähigkeit zur selbstständigen und eigenverantwortlichen Arbeit in einem Remote-Team.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

S-Kreditpartner von ITbbb.de – unser Name ist Programm. Und der macht auf den ersten Blick deutlich: Wir gehören zur Familie der Sparkassen. Als spezialisierter Verbundpartner bündeln wir die Aktivitäten für die Auto- und Konsumentenfinanzierung. Gemeinsam mit unseren Vertriebspartnern wollen wir die Position der Sparkassen-Finanzgruppe in diesen Geschäftsfeldern stärken.

Unser Ziel ist es, diese starke Position zu festigen und weiter auszubauen – und dafür suchen wir DICH zum nächstmöglichen Zeitpunkt als

• Im Rahmen eines agilen Projekts zum Aufbau einer neuen Systemlandschaft unterstützt du als Teil des Data Analytics Teams die Entwicklung, das Testing und die Dokumentation für unterschiedliche Python-Module mit dem Fokus auf Rating- und Cashflow-Modellierung

• emeinsam mit deinem Team entwickelst du nachhaltigen Code und unterstützt beim Aufbau einer Python Bibliothek für die Modellierung und die Validierung von Ratingmodellen

• Du nterstützt beim Aufbau von Power BI-Dashboards zum Monitoring relevanter KPIs für die Banksteuerung

• Du rstellst Ad-Hoc Analysen und Präsentationen für diverse Gremien und Stakeholder (z.B. Geschäftsführung, Kreditrisikokomitee)

• Du be indest Dich in einem laufende (Fach-)Hochschulstudium der Wirtschaftswiss.

.(gekürzt)

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