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Data Scientist / Python Developer 100% (f/m/d)
Die Julius Baer Group sucht einen Data Scientist / Python Developer (m/w/d) in Madrid, der die Entwicklung von datengetriebenen Modellen und die Optimierung von Datenpipelines leitet. Der ideale Kandidat verfügt über einen Master-Abschluss in einem quantitativen Fach und ausgezeichnete analytische Fähigkeiten sowie Erfahrung mit Python und Datenanalyse.
Ihre Herausforderung
- Leiten Sie die end-to-end-Entwicklung von datengetriebenen Modellen, von der exploratorischen Analyse und Feature-Engineering bis hin zur Modellierung, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und umfassenden Dokumentation
- Entwerfen, bauen und optimieren Sie robuste Datenpipelines, um eine hochwertige, zuverlässige und zeitnahe Zugriff auf strukturierte und semi-strukturierte Finanzdatensätze zu gewährleisten
- Entwickeln und verbessern Sie Lösungen zur Identifizierung und Lösung von Finanzdatenanomalien, einschließlich der Prototypisierung neuer Algorithmen und der Verbesserung bestehender Methoden
- Definieren und implementieren Sie bedeutungsvolle Leistungsindikatoren und Auswirkungsanalysen, um die Modellwirksamkeit gegenüber klaren Geschäftszielen zu bewerten
- Unterstützen Sie die Migration und Integration bestehender Modelle in eine neue, unternehmensweite Datenwissenschaftsplattform, um Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Compliance sicherzustellen
- Erstellen Sie intuitive, interaktive Dashboards (z.B. mit Tableau oder ähnlichen Tools), um Erkenntnisse zu visualisieren und die Einbindung von Stakeholdern zu erleichtern
- Zusammenarbeit in agilen, multidisziplinären Teams - Förderung von Best Practices, Peer-Review, Wissensaustausch und kontinuierlicher Verbesserung
Ihr Profil
- Master-Abschluss in Data Science, Statistik, Mathematik, Physik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fach (abgeschlossen oder in Bearbeitung)
- Exzellente analytische und problemlösungsorientierte Fähigkeiten mit starker Aufmerksamkeit für Details
- Solides theoretisches Verständnis von Kernwahrscheinlichkeits- und Statistikkonzepten sowie Vertrautheit mit beliebten Machine-Learning-Methoden (Erfahrung mit Empfehlungssystemen ist ein Plus)
- Erwiesene Kompetenz in Python für Datenanalyse und Automatisierung (Bibliotheken wie pandas, scikit-learn, NumPy, PyTorch/TensorFlow), solide Kenntnisse von SQL für die Abfrage von großen Datenbanken
- Vertrautheit mit Software-Engineering- und DevOps-Prinzipien, insbesondere im Bereich Code-Versionierung (Git), Testing, CI/CD-Pipelines und Containerisierung (Docker, Kubernetes) ist hoch geschätzt
- Fließend in Englisch; Spanisch ist ein Plus
Jobdetails
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