Data Scientist Risk Management Elektromobilität (w/m/d)

Unser Angebot: Wir möchten, dass sich unsere Mitarbeiter*innen sicher fühlen - in jeder Hinsicht. Deshalb legen wir Wert auf beständige Zusammenarbeit, sicher ausgestattete Arbeitsplätze, regelmäßige Gesundheitschecks sowie individuelle Einarbeitung und Weiterentwicklung. Finanzielle Extras sorgen für zusätzliche Sicherheit.

Weitere Benefits:

• 30 Tage Urlaub
• Finanzielle Extras wie Urlaubs- und Weihnachtsgeld, Erfolgsbeteiligung, vermögenswirksame Leistungen, betriebliche Altersvorsorge, Energiepreisermäßigung, vergünstigte Ladetarife, Versicherungsangebote und Kinderzulage
• Leasing-Angebote für Mobilgeräte und Fahrräder
• Vergünstigtes Deutschland-Ticket
• Flexible Arbeitsmodelle wie Teilzeit und Homeoffice
• Mehr zu unseren vielfältigen Arbeitgeberleistungen im Überblick. Vielfältige Aufgaben
• Zu Deinen Aufgaben gehört die Entwicklung und Implementierung von Betrugserkennungsstrategien, hierbei analysierst Du umfangreiche Datensätze, um effektive Bonitätsprüfungsansätze und Fraud-Erkennungsstrategien in crossfunktionaler Zusammenarbeit mit den anderen Stakeholdern zu gestalten.
• Du baust ein robustes Fraud- bzw. Incident-Reporting auf, mit dem die relevanten Stakeholder jederzeit den Überblick behalten.
• Du hast die kontinuierliche Optimierung der Bonitätsprüfung und Limit-Steuerung im Blick und bist dabei auch für den Aufbau eines, über die gesamte Bandbreite reichendes OTC-Reporting, verantwortlich.
• Du bist stark im analytischen Denken und Arbeiten und besitzt die Fähigkeit, komplexe Daten zu aggregieren und verständlich präsentieren.
• Du stellst das zeitnahe Monitoring der eingesetzten Dienstleister aufgrund Deiner Analyse-Ergebnisse sicher und steuerst gemeinsam mit dem strategischen Forderungsmanagement die Aktivitäten. Überzeugendes Profil
• Du besitzt ein abgeschlossenes Studium z.B. in Applied Data Science, Informatik oder Mathematik oder hast eine vergleichbare Ausbildung in der Finanzwirtschaft oder eine vergleichbare Qualifikation.
• Zudem verfügst Du über Grundlagenkenntnisse der Betriebswirtschaft und kannst mehrjährige einschlägige (Berufs-)Erfahrung im Bereich Fraud Prevention, idealerweise im Umfeld eines E-Commerce-Players oder BNPL-Anbieters vorweisen.
• Du hast Erfahrungen mit Datenbankabfrage- und Programmiersprachen (z.B. SQL, Python) bzw. Business-Intelligence-Anwendungen oder vergleichbare IT-Kompetenzen gesammelt, Erfahrungen als Data Scientist und damit Kenntnisse in Machine Learning Ansätzen sind wünschenswert.
• Dich zeichnet eine Hands-on-Mentalität und eine hohe intrinsische Motivation und Spaß an Teamplay sowie analytisches Denken und Freude an der fundierten Erfassung komplexer Prozess- und (Big-)Data-Architekturen aus. Zudem hast du eine hohe Affinität zu Zahlen und Daten.