Senior Data Scientist für Trading-Analysen (m/w/d) | 100% Remote

Als Data Scientist arbeiten Sie mit den neuesten Technologien im Bereich des maschinellen Lernens und tragen maßgeblich zur Verbesserung unserer Trading-Produkte bei. Haben Sie bereits Erfahrung mit der Analyse von Kundenverhalten gesammelt? Hier können Sie diese gewinnbringend einsetzen! Sie analysieren komplexe Datensätze, entwickeln prädiktive Modelle und implementieren diese in unsere Produktionsumgebung – von der Konzeption bis zur Umsetzung liegt alles in Ihrer Hand. Die enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachabteilungen ermöglicht es Ihnen, tiefe Einblicke in die Geschäftsprozesse zu gewinnen und Ihre ML-Lösungen optimal darauf abzustimmen. Ihre Hauptaufgaben - Kommunikation mit Fachabteilungen zur detaillierten Anforderungsanalyse und präzisen Bewertung, wie sich Produktänderungen auf bestehende ML-Lösungen auswirken. - Kontinuierliche Optimierung der Leistung existierender Machine-Learning-Modelle und -Algorithmen, um deren Genauigkeit und Effizienz stetig zu verbessern. - Entwicklung neuartiger prädiktiver Modelle zur tiefgreifenden Analyse des Nutzerverhaltens – hierzu zählen insbesondere Churn-Vorhersage, Konversionsraten-Optimierung und differenzierte LTV-Prognosen. - Professionelle Produktionalisierung der Modelle durch Konzeption und Implementierung effizienter Datenvorverarbeitungsprozesse, Vorhersagemechanismen und nahtloser Business-Integration. - Durchführung umfassender explorativer Datenanalysen (EDA) zu multidimensionalen Kundenverhaltensdaten mittels Python, SQL und PySpark – dabei generieren Sie wertvolle Insights für das Unternehmen. - Systematische Verbesserung der internen Codebasis und Entwicklung fortschrittlicher Tools zur Automatisierung des gesamten ML-Modell-Lebenszyklus. - Strategische Bereitstellung präziser Einblicke und Vorhersagen, die als solide Grundlage für datengetriebene Geschäftsentscheidungen dienen. Ihre Qualifikationen - 1-3 Jahre nachweisbare Berufserfahrung in der Konzeption und Entwicklung von Machine-Learning-Lösungen, die erfolgreich im produktiven Einsatz implementiert wurden. - Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens Upper-Intermediate/B2), um effektiv in einem internationalen Team zu kommunizieren. - Fundierte Kenntnisse in Python 3.8+ mit besonderer Expertise in modernen Datenanalyse-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn und Matplotlib/Seaborn. - Umfassende Erfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken für die Verarbeitung und Analyse datenintensiver Anwendungen. - Versierte Anwendung von Git für professionelle Versionskontrolle und kollaborative Softwareentwicklung im Team. - Ausgeprägte Kenntnisse in Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch 2.0+ oder TensorFlow 2.x sind definitiv von Vorteil für komplexere Modellierungsaufgaben. - Praktische Erfahrung mit PySpark für die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen ist ausgesprochen wünschenswert. - Solides Verständnis von Docker-Containern und grundlegenden Cloud-Computing-Konzepten (insbesondere AWS-Services wie S3, EC2, SageMaker). - Ausgeprägte Fähigkeit, komplexe Probleme strukturiert zu identifizieren, systematisch zu analysieren und effektive ML-basierte Lösungsansätze zu entwickeln. Zusätzliche Pluspunkte - Praktische Erfahrung mit der Entwicklung und Implementierung von Kunden-Scoring-Modellen und dem strategischen Einsatz prädiktiver Metriken in geschäftlichen Entscheidungsprozessen. - Erfolgreiche Teilnahme – vielleicht sogar mit Top-Platzierungen? – an Kaggle-Wettbewerben oder vergleichbaren Data-Science-Challenges. - Fundiertes Verständnis für die mehrdimensionale Analyse von Kundenverhalten und die Interpretation geschäftsrelevanter Metriken im Kontext von Trading-Anwendungen. - Erweiterte Kenntnisse in der Konzeption und Auswertung von A/B-Tests sowie fortgeschrittener statistischer Analysemethoden. - Relevante Berufserfahrung im Finanz- oder Trading-Sektor – besonders wertvoll ist Erfahrung mit Handelsalgorithmen oder Risikobewertungsmodellen. - Spezialisierter Hintergrund in der Arbeit mit komplexen Zeitreihendaten und entsprechenden Prognosemodellen für Markt- oder Kundenverhaltenstrends. Warum Sie bei uns arbeiten sollten Als Data Scientist in unserem dynamischen Team erhalten Sie die einzigartige Möglichkeit, wirklich innovative Lösungen für anspruchsvolle Problemstellungen im Trading-Bereich zu entwickeln. Wie wäre es, wenn Ihre Algorithmen täglich tausende Geschäftsentscheidungen beeinflussen würden? Bei uns wird dies Realität! Sie arbeiten in einem vollständig remote organisierten, internationalen Team hochqualifizierter Experten und haben direkten, messbaren Einfluss auf den Erfolg unserer Produkte und Dienstleistungen. Wir bieten Ihnen nicht nur flexible Arbeitszeiten und eine attraktive Vergütung, sondern auch kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten – von Fachkonferenzen bis hin zu spezialisierten Trainings – und die Chance, Ihre Expertise in Machine Learning und Data Science stetig weiterzuentwickeln. Ihre Arbeit trägt unmittelbar zu geschäftskritischen Entscheidungen bei und hat einen signifikanten, messbaren Einfluss auf den langfristigen Unternehmenserfolg... Werden Sie Teil unseres Erfolgs!