Deine Aufgaben

Leistungsfähige Modelle entwickeln, um Customer Lifetime Value (CLV) belastbar zu schätzen und als Steuerungsgröße im Privatkundengeschäft nutzbar zu machen
End-to-End-Verantwortung für die Entwicklung der ML-basierten Services vom Proof of Concept bis zum produktiven System übernehmen
Gemeinsam mit Engineering-Kolleg*innen die AWS-basierte Data-Science-Umgebung weiterentwickeln, damit CLV-Modelle schneller, robuster und skalierbar werden
Mehrwerte deiner Data Science Projekte sowohl den fachlichen als auch technischen Stakeholder*innen überzeugend rüberbringen
Deine Kenntnisse regelmäßig erweitern und die jeweils besten verfügbaren Methoden für die Modellentwicklung einsetzen
Deine Erfahrung proaktiv mit deinen Kolleg*innen teilen und so die gemeinsame Weiterentwicklung unterstützen

Dein Profil

Ein abgeschlossenes Studium der Mathematik, Physik, (Wirtschafts-)Informatik oder eines anderen quantitativen Studiengangs
Tiefes Verständnis von Machine-Learning-Methoden (v. a. Zeitreihen, Klassifikations- und Regressionsverfahren)
Fundierte Kenntnisse von AWS, Git, Python, R und SQL
Prägnante und strukturierte Ausdrucksweise
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Praktische Erfahrung in der Modellierung von Churn und Customer Lifetime Value sind von Vorteil

Die DKB steht für Vielfalt und Chancengerechtigkeit. Egal, woher du kommst, wie alt du bist, welches Geschlecht, welche Genderidentität, sexuelle Orientierung oder Religion du hast, ob mit oder ohne Behinderung - wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Deine Benefits und mehr