Deine Aufgaben

• Du analysierst die aktuelle Fraud-Lage datenbasiert und leitest daraus proaktiv Handlungsempfehlungen zur Betrugsprävention ab
• Du identifizierst auffällige Muster und Anomalien in Daten und leitest daraus konkrete Erkenntnisse und Maßnahmen ab
• Du unterstützt das Analytics-Team sowie die Produktverantwortlichen durch fundierte Datenanalysen zur Verbesserung verschiedener KPIs – insbesondere zur Reduktion von False Positives
• Du entwickelst Explorations- und Monitoring-Reports (z.B. mit Power BI oder vergleichbaren Tools), um Fraud-Muster kontinuierlich sichtbar und nutzbar zu machen
• Du arbeitest eng mit anderen Analyst*innen, Data Scientist*innen sowie Fachbereichen zusammen und trägst zur Weiterentwicklung der Analytics-Prozesse im Fraud-Umfeld bei
• Du bringst dich aktiv in unsere Data Analyst Community ein und teilst dort deine Learnings, Methoden und Erkenntnisse

Dein Profil

• Du hast einen Abschluss in (Wirtschafts-)Informatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder einem vergleichbaren quantitativen Studiengang
• Du verfügst über praktische Erfahrung in der Analyse großer Datenmengen – idealerweise im Bereich Fraud, Risk, Compliance oder Transaktionsmonitoring
• Du bringst sehr gute Kenntnisse in SQL mit, ergänzt durch erste Erfahrungen in Python (z.B. für explorative Analysen oder Automatisierung von Checks)
• Du hast ein gutes Verständnis für Geschäftsprozesse in der Finanzwelt und Spaß daran, mit Daten Betrugsmuster aufzudecken
• Du arbeitest strukturiert, denkst analytisch und erkennst Zusammenhänge – auch wenn sie sich auf den ersten Blick gut verstecken
• Du hast erste Erfahrungen mit BI-Tools (z.B. MicroStrategy, Power BI, Tableau, SAS VA o. ä.) – spezifische Toolkenntnisse sind wünschenswert, aber nicht zwingend
• Sehr gute Deutschkenntnisse runden dein Profil ab