Eine digitale Bank mit Sitz in Frankfurt sucht einen Data Scientist (m/w/d) zur Entwicklung datengestützter Lösungen für den Bankensektor. Anforderungen sind ein Abschluss in Data Science oder verwandten Fächern sowie fundierte Kenntnisse in Python und Natural Language Processing. Wir bieten Ihnen ein modernes Arbeitsumfeld mit langfristigen Entwicklungsperspektiven und vielen Vorteilen wie Weiterbildungsmöglichkeiten und kostenlosen Snacks.
Leistungen
Langfristige Perspektiven
Start-up Flair
Entspanntes Arbeitsumfeld
Weiterbildungsmöglichkeiten
Extras wie Deutschlandticket
Ausgezeichnete Verkehrsanbindung
Business Bike
Qualifikationen
Abgeschlossenes Studium in einem relevanten Bereich, idealerweise mit Schwerpunkt auf KI.
Fundierte Kenntnisse in Python und Erfahrung mit Datenanalyse-Tools.
Praktische Erfahrung in der natürlichen Sprachverarbeitung.
Aufgaben
Entwicklung datengestützter Lösungen zur Optimierung von Produkten im Bankensektor.
Einsatz von Natural Language Processing zur Analyse von Texten.
Entwicklung und Evaluierung von Machine Learning Modellen.
Kenntnisse
Python
Natural Language Processing
Analytisches Denken
Teamarbeit
Kommunikationsfähigkeiten
Ausbildung
Abschluss in Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder Statistik
Tools
Datenanalysetools
Jobbeschreibung
Locations: Frankfurt am Main
Language: German
Level: Entry
Our client is a digital bank providing a variety of financial products and services via its mobile app. It includes online account opening, budgeting tools, mobile payments, and more, all designed to make banking easier for its customers.
Responsibilities
You develop data-driven solutions to optimize products and processes in the banking sector.
You use natural language processing technologies (Large Language Models) to intelligently analyze texts and improve the customer experience.
You develop, train, and evaluate machine learning models – based on structured and unstructured data.
You are responsible for implementing processes for model provisioning, monitoring and maintenance (MLOps), including automated integration and delivery.
You will build scalable analysis processes and work closely with specialist departments, product managers and IT.
Requirements
You have a successfully completed degree in Data Science, Computer Science, Mathematics, Physics or Statistics - ideally with a specialization or interest in AI.
You have in-depth knowledge of Python and experience with common tools for data analysis and machine learning.
You have practical experience with natural language processing and the use of large language models.
You are characterized by a structured, analytical way of thinking as well as a high standard of quality and accuracy.
You show initiative, enjoy working in a team, and impress with your strong communication skills.
Fluent German skills (at least C1 level) in both spoken and written form make you the "perfect fit".
Benefits
Long-term perspective: We are growing continuously and offer our colleagues long-term career prospects
Start-up flair: The security of an established online company with a start-up flair – We plan for the long term, and at the same time, you have the opportunity to actively shape the bank.
An environment where you'll feel comfortable: Relaxed work environment, informal atmosphere, regular drinks, cool team events with colleagues
Further training opportunities: A wide range of training courses and specialized personnel development support you on your career path.
Extras: Germany ticket, vouchers for numerous company products, free drinks, fresh fruit and free lunches are standard with us!
Excellent transport links: Our offices are very centrally located with excellent transport links.
Business Bike: Your new bicycle leased – with our financial support.
* Der Gehaltsbenchmark wird auf Basis der Zielgehälter bei führenden Unternehmen in der jeweiligen Branche ermittelt und dient Premium-Nutzer:innen als Richtlinie zur Bewertung offener Positionen und als Orientierungshilfe bei Gehaltsverhandlungen. Der Gehaltsbenchmark wird nicht direkt vom Unternehmen angegeben. Er kann deutlich über bzw. unter diesem Wert liegen.