Das Unternehmen ist ein dynamisches Softwareentwicklungsunternehmen mit Sitz in Hamburg, Deutschland. Seit seiner Gründung im Jahr 2012 hat sich das Team schnell zu einem der Marktführer im Bereich der Betrugsprävention im deutschsprachigen Raum entwickelt. Heute ist das Unternehmen unabhängig innerhalb der OTTO-Gruppe und verfügt über eine starke Kundenbasis, die hauptsächlich aus den Bereichen E-Commerce, Telekommunikation, Mobilität und Finanzdienstleistungen stammt. Jährlich werden über 80 Milliarden Euro Umsatz gegen Betrug gesichert. Das Unternehmen bietet ein innovatives SaaS-Geschäftsmodell mit einer hervorragenden Marktposition. Das Team besteht aus rund 80 Mitarbeitenden aus der ganzen Welt, die alle ihre Arbeit lieben. In der Rolle als (Senior) Data Scientist sind Sie Teil des Analytics-Teams und arbeiten eng mit anderen Data Scientists und Data Engineers zusammen. Sie betreiben eine Cloud-Lösung, die alle Daten der Kunden zentralisiert, sowohl für Ad-hoc-Analysen als auch für in die Produkte integrierte analytische Services. Ihre Aufgabe wird es sein, tief in verschiedene Datenprojekte einzutauchen, um Erkenntnisse über betrügerische Muster zu gewinnen. Ihre Ergebnisse werden direkt die Betrugsprävention beeinflussen, indem Sie das ML-basierte Risiko-Scoring verbessern, die Produkte weiterentwickeln und den Kunden helfen, Betrug zu bekämpfen. Dazu gehört auch die regelmäßige Präsentation Ihrer Ergebnisse vor verschiedenen Stakeholdern, sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch. Das Unternehmen bietet ein hybrides Arbeitsmodell, das auch ein Remote-Setup mit gelegentlichen Besuchen vor Ort ermöglicht.

Der ideale Kandidat hat einen Hochschulabschluss oder eine vergleichbare Qualifikation in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem ähnlichen Fachgebiet. Er oder sie verfügt über ein solides Verständnis der Konzepte, Prozesse und Algorithmen des maschinellen Lernens und bringt mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in datengetriebenen Teams in der Wirtschaft oder Forschung mit. Gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python oder PySpark, sind notwendig, um effizient und zuverlässig mit großen Datensätzen zu arbeiten und zur Codebasis beizutragen. Eine strukturierte und gründliche Arbeitsweise sowie ein hoher Grad an Selbstorganisation sind ebenso wichtig wie klare und effektive Kommunikationsfähigkeiten in Wort und Schrift. Der Kandidat sollte starke Präsentationsfähigkeiten vor unterschiedlichem Publikum besitzen und sehr gute Englischkenntnisse für die internationale Zusammenarbeit mitbringen. Exzellente Deutschkenntnisse sind erforderlich, um mit den Kunden zu interagieren. Eine Prise Humor und Aufgeschlossenheit sind von Vorteil. Bonusqualifikationen umfassen Praxisroutine in Analyseprojekten mit regelmäßigem Kundenkontakt, Erfahrung in der Softwareentwicklung mit agilen Methoden sowie vertiefte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens.