Deine Aufgaben
Modellierung & Feature Engineering: Entwicklung leistungsfähiger Algorithmen und Scores zur Prognose von Zahlungsverhalten. Fokus liegt auf kreativem und technisch fundiertem Feature Engineering, um aus komplexen Datenquellen relevante Signale zu extrahieren
Vom Modell in die Praxis : Überführung analytischer Modelle in konkrete Strategien und Handlungsempfehlungen für operative Prozesse. Durchführung von A/B-Tests zur Bewertung alternativer Prozessvarianten und Sicherstellung eines messbaren Mehrwerts im Tagesgeschäft
Risikoorientierte Analysen: Erstellung von Portfolioanalysen mit Fokus auf Kredit- und Ausfallrisiken sowie Ableitung von Steuerungsmaßnahmen
Forecasting & Planung: Prognose zentraler Kennzahlen für operative Planung, Budgetierung und Forecasting
Prozesssteuerung: Analyse von Geschäftsprozessen, Identifikation von Stellhebeln und Einleitung geeigneter Maßnahmen bei Abweichungen oder Diskontinuitäten
Datenanalyse & Datenbasis: Eigenverantwortliche Informationsbeschaffung und Aufbau einer robusten Datenbasis aus unterschiedlichen Quellen zur kontinuierlichen Modellverbesserung
Schnittstellenmanagement: Enge Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen zur datengetriebenen Weiterentwicklung der Prozesse
Interne Vernetzung: Förderung der Zusammenarbeit zwischen analytischen und operativen Einheiten zur besseren Nutzung von Daten im Forderungsmanagement
Dein Profil
Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Data Science oder eine vergleichbare Ausbildung
Tiefes Verständnis für die Transformation von Rohdaten zur Verbesserung der Modellgüte sowie Erfahrung im Umgang mit Overfitting und der Entwicklung robuster Modelle für den Praxiseinsatz
Sehr gute Kenntnisse in multivariaten Analyseverfahren, Predictive Analytics und Data Mining
Sicherer Umgang mit Datenbanken sowie sehr gute SQL-Kenntnisse
Erfahrung mit Programmiersprachen für Datenanalyse (Python, R) sowie idealerweise) Erfahrung mit modernen ML-Frameworks (z.B. Scikit-Learn, XGBoost) und automatisierten Pipelines
Idealerweise Berufserfahrung in der Telekommunikation oder in Branchen mit Massenkundenprozessen
Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, strukturierte Arbeitsweise sowie hohe Eigenverantwortung
Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und prozessorientiertes Denken