Senior Data Scientist MLOps m/w/d

Machen Sie Ihren nächsten Karriereschritt bei einer Bank, in der Sie Ihre weitere Zukunft und die Zukunft der Genossenschaftsbanken erfolgreich gestalten können. Die DZ BANK ist die zweitgrößte Geschäftsbank Deutschlands, Spitzeninstitut der Genossenschaftlichen FinanzGruppe Volksbanken Raiffeisenbanken, Zentralbank für rund 800 deutsche Genossenschaftsbanken und hat die Holdingfunktion für die Unternehmen der DZ BANK Gruppe. Wir sind ein leistungsfähiger Arbeitgeber, der Ihnen neue spannende Herausforderungen bietet. Der digitales Denken und Eigeninitiative schätzt. Der fordert und fördert. Der Innovationen voran treibt und an stetigen Wandel glaubt. Und der besonders partnerschaftlich denkt und arbeitet - denn wir gestalten Erfolg gemeinsam, gerne mit Ihnen.

Das erwartet Sie

• Als Senior Data Scientist (m/w/d) konzipieren und setzen Sie anspruchsvolle Data-Science-Produkte um - von der ersten Idee über das Modelltraining bis hin zur Integration in unsere produktiven Systeme.
• Darüber hinaus wirken Sie bei einer Vielfalt an konkreten Anwendungsfällen aus zentralen Bereichen mit, u. a. der Kreditanalyse, der Optimierung des Zahlungsverkehrs oder dem Kapitalmarktgeschäft.
• Sie entwickeln, trainieren und validieren klassische Machine-Learning-Modelle und bewerten den Einsatz neuer Technologien.
• Auch der Aufbau, die Automatisierung sowie Wartung leistungsstarker MLOps-Pipelines gehören zur Ihrem Verantwortungsbereich - so stellen Sie stabiles Deployment und Monitoring sowie die laufende Optimierung unserer Modelle sicher.

Das bringen Sie mit

• Erfolgreiches Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik bzw. Statistik, Physik oder ein vergleichbarer akademischer Abschluss einer quantitativen Fachrichtung
• Erfahrung im Umgang mit gängigen Bibliotheken (u. a. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) sowie fundiertes Know-how rund um maschinelles Lernen und statistische Modellierung
• Berufspraxis in der professionellen Softwareentwicklung in Python im Cloud-Umfeld (z.B. API-Entwicklung via FastAPI / Flask, Containerisierung mit Docker)
• Idealerweise vertraut mit ML-Plattformen (z.B. Dataiku), MLOps und relevanten Tools wie MLflow, Kubeflow, Airflow oder GitLab CI
• Ausgeprägtes Interesse an finanzwirtschaftlichen Zusammenhängen sowie Kommunikationsstärke
• Sehr gutes Deutsch in Wort und Schrift