Finanz Informatik GmbH & Co. KG

650/B - Data Scientist für Compliance (m/w/d)

Hannover, Niedersachsen, Germany · Münster, Westfalen, Nordrhein-Westfalen, Germany · Frankfurt am Main, Hessen, Germany

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Role family: Data & ML
Seniority: Mid level
Country: DE
Work mode: On-site / unstated
First seen by hirly: 23 Oct 2026

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Als einer der größten Banken-IT-Dienstleister und Digitalisierungspartner Europas sind wir der Treiber der Digitalisierung innerhalb der Sparkassen-Finanzgruppe. Mit über 5.000 Mitarbeitenden an 3 Standorten machen wir digitales Banking von heute leistungsfähig und entwickeln smarte Finanz-Services von morgen. Dabei bieten wir ein breites Aufgabenspektrum, in dem die individuellen Stärken hervorragend eingebracht werden können. Ob App-Entwicklung, Netzwerktechnologien und Serverbetrieb oder Beratung, Schulung und Support – bei uns findet jede:r seine bzw. ihre Berufung! Als Spezialist:in oder auch als Generalist:in. Alles mit besten Karrierechancen, viel Raum für persönliche Entfaltung und zahlreichen Benefits.
Für die Organisationseinheit ZV-Datengetriebene Betrugserkennung, suchen wir zum nächstmöglichen Termin für den Standort Hannover, Münster oder Frankfurt einen
Data Scientist für Compliance (m/w/d)
Die Organisationseinheit ZV-Datengetriebene Betrugserkennung entwickelt und betreibt KI-Modelle, die Betrug im Zahlungsverkehr der Sparkassen-Finanzgruppe erkennen, bevor Schaden entsteht. Weitere datengetriebenen Methoden nutzen wir auch für Compliance-Anforderungen wie die Embargo- und Sanktionsprüfung. Unsere Modelle sind präzise, erklärbar und regulatorisch belastbar, und sie haben einen direkten Nutzen für Millionen von Kundinnen und Kunden.

Aufgaben:
Automatisierung datenanalytischer Prozesse mit Python und Machine Learning
Konzeption und Implementierung KI basierter Lösungen
Entwicklung und Optimierung komplexer Datenbankmodelle
Anwendung fortgeschrittener Datenanalysetechniken zur Mustererkennung und Ableitung fundierter Handlungsempfehlungen
Speicherung, Aufbereitung und Bereitstellung großer Datenmengen für datenbasierte Entscheidungen
Entwicklung, Evaluierung und Optimierung prädiktiver Machine Learning Modelle

Profil:
Erfolgreich abgeschlossenes fachbezogenes Studium oder vergleichbare Ausbildung sowie mindestens 2-3 Jahre fachbezogene Berufserfahrung
Erweiterte Kenntnisse in Python, PySpark, SQL sowie Erfahrung im Aufbau von Analysepipelines
Fähigkeit zur Konzeption, Validierung und Optimierung datenbasierter Modelle
Erfahrung mit Frameworks, Datenbanken, Servern, Entwicklungswerkzeugen und Entwurfsmustern
Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz zur Durchführung von fachspezifischen Analysen und Auswahl geeigneter Lösungsansätze
Kommunikations- und Präsentationsstärke sowie Teamfähigkeit
Engagement, Belastbarkeit und Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterentwicklung

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Wir freuen uns über alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität, unter Angabe der Kennziffer 650/B.

Original posting on Finanz Informatik GmbH & Co. KG's site ↗

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