Eine Verbraucherfinanzierungsplattform für Online-Kredite sucht Senior Risk Analyst.Hauptaufgaben:Entwerfen, Testen und Validierung von Risikomodellen (Regression, Klassifizierung, Schriftarten: 400 SciPy, Scikit-learn, Flask) für statistische Analysen, Modellierung und Bereitstellung.Entwicklung von Dashboards und Berichten in PowerBI/Excel zur Bereitstellung von Risikoeinblicken und Empfehlungen für das Management.Durchführung von Portfolioüberwachung, Stresstests und Szenarioanalysen zur Risi
Eine Verbraucherfinanzierungsplattform für Online-Kredite sucht Senior Risk Analyst.
Hauptaufgaben:
- Entwerfen, Testen und Validierung von Risikomodellen (Regression, Klassifizierung, Schriftarten: 400 SciPy, Scikit-learn, Flask) für statistische Analysen, Modellierung und Bereitstellung.
- Entwicklung von Dashboards und Berichten in PowerBI/Excel zur Bereitstellung von Risikoeinblicken und Empfehlungen für das Management.
- Durchführung von Portfolioüberwachung, Stresstests und Szenarioanalysen zur Risikobewertung.
- Unterstützende Modellbereitstellung und Integration mit IT-Systemen, einschließlich Docker oder Cloud-Umgebungen (z. B. GCP BigQuery, Dataflow).
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Finanz-, IT- und Betriebsteams, um sicherzustellen, dass Risikomodelle mit
- Aufrechterhaltung des aktuellen Wissens über Best Practices in den Bereichen Risikomanagement, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
Job Anforderungen:
- Bachelor-Abschluss oder höher in Statistik, Mathematik, Informatik, Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen. ?
- 2+ Jahre praktische Erfahrung in Data Science, Datenanalyse oder Risikoanalyse. ?
- Starke Grundlage in der WahrscheinlichkeitstheorieMathematik, Statistik, diskrete Mathematik, Logik und Algebra. ?
- Kenntnisse in SQL und Python (Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Scipy). ?
- Erfahrung in der Erstellung von Modellen von Grund auf (Problemdefinition, Datenerfassung, Feature-Engineering, Modellauswahl, Validierung, Optimierung). ?
- Oberes mittleres Englischniveau (schriftlich und mündlich).
Gewünschte Fähigkeiten: ?
- Vertrautheit mit dem Hadoop-Ökosystem und NoSQL-Datenbanken. ?
- Erfahrung mit der Bereitstellung von Docker- und ML-Modellen. ?
- Kenntnisse in Finanzanalyse/Kreditbewertung. ?
- Kontakt mit Cloud-Technologien (z. B. GCP BigQuery, Dataflow). ?
- Erfahrung in fortgeschrittenen ML-Domänen: Computer Vision, NLP, Empfehlungssysteme