Data Scientist / ML Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 25 Tagen

🗽 New York – Remote

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⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

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THEMIS Waste Recovery Technology

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2018

💳 Fintech

🏦 Bankwesen

📋 Compliance

Fintech • Banking • Compliance

THEMIS Waste Recovery Technology ist eine wegweisende Plattform, die sich darauf konzentriert, Governance-, Risiko- und Compliance-Prozesse (GRC) für verschiedene Branchen zu demokratisieren. Themis stellt Banken, Fintechs und Anbietern fortschrittliche Werkzeuge zur Verfügung, um Compliance-Zusammenarbeiten zu optimieren, die Partner-Onboarding-Prozesse zu beschleunigen und Risikoanalysen zu automatisieren. Mit dem Engagement, die betriebliche Effizienz zu steigern und einer Erfolgsbilanz bei der Produktivitätssteigerung in Finanzinstituten, gestaltet Themis die Compliance-Landschaft mit innovativen Lösungen, die speziell für den Bank- und Fintech-Sektor entwickelt wurden, neu.

Beschreibung

• Frame ambiguous compliance and risk problems as well-defined data and modeling tasks • Build, evaluate, and iterate on machine learning models and LLM-powered features • Design experiments and define metrics that measure real impact on customer workflows • Apply rigorous evaluation, including accuracy, explainability, and bias considerations appropriate to a regulated domain • Build and maintain data and ML pipelines for training, inference, and monitoring • Deploy models and AI features into production and monitor their performance over time • Collaborate with engineering to integrate models into the Themis platform reliably and at scale • Explore and prepare data, build features, and ensure data quality and integrity • Translate data and model findings into clear recommendations for product and leadership • Partner with Product to identify high-value opportunities for ML and AI

🎯 Anforderungen

• Strong foundation in machine learning, statistics, and data science fundamentals • Proficiency in Python and common data and ML libraries (e.g., pandas, scikit-learn, PyTorch, or TensorFlow) • Experience taking models or data products from prototype to production • Experience with SQL and working with real-world, messy data • Ability to design experiments, define metrics, and evaluate models rigorously • Strong communication skills and the ability to explain technical work to non-technical stakeholders • Ability to manage ambiguity and own problems end to end

🏖️ Vorteile

• Flexible working hours • Remote work options