(Senior) Data Scientist - KI und ML - FinTech (w/m/d)

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Hypoport SE

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 1999

💳 Fintech

🏠 Immobilien

☁️ SaaS

Fintech • Real Estate • SaaS

Die Hypoport SE ist eine börsennotierte Muttergesellschaft, die ein Netzwerk von Technologieunternehmen betreibt, das die Bereiche FinTech, PropTech und InsurTech bedient. Sie bietet Plattformen und softwarebasierte Dienstleistungen, die Kreditgeber, Makler, Versicherer und andere Akteure der Finanz- und Immobilienmärkte miteinander verbinden, während sie eine agile, selbstorganisierte Unternehmenskultur und digitale, tätigkeitsbezogene Büros fördert. Hypoport positioniert sich als wachstumsorientiertes Technologienetzwerk, das B2B-Plattformlösungen und Talententwicklung innerhalb seiner Unternehmensgruppe ermöglicht.

Beschreibung

• Machine Learning im Kreditprozess: Du entwickelst Machine-Learning-Modelle, die konkrete Entscheidungen im Ratenkreditgeschäft direkt unterstützen. • Dazu nutzt du moderne Methoden aus Data Science, Predictive Analytics und Künstlicher Intelligenz (KI). • KI-Features im Produkt (Nice to have): Idealerweise unterstützt du beim Aufbau erster KI-Features und LLM-basierter Anwendungen, die in unsere digitalen Ratenkreditprozesse integriert werden. • Zusammenarbeit mit Daten- und Produktteams: Du arbeitest eng mit Data Engineering, Product Management und Data Analytics zusammen und nutzt unsere bestehende Datenbasis für die Entwicklung skalierbarer ML-Lösungen. • End-to-End Verantwortung: Du begleitest Machine-Learning-Modelle von der Idee über Entwicklung, Evaluation und Deployment bis zur Produktionsreife und kontinuierlichen Optimierung. • Weiterentwicklung unserer KI-Fähigkeiten: Du bringst neue Ansätze aus Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ein und unterstützt die Weiterentwicklung unserer datengetriebenen Produkte und Use Cases.

🎯 Anforderungen

• Production-ML-Erfahrung: Du hast mehrere Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Machine-Learning-Modellen für produktive Systeme. • Idealerweise hast du auch Erfahrung mit MLOps. • Sicherer ML-Stack: Du arbeitest sicher mit Python und gängigen Machine-Learning-Frameworks und beherrschst Training, Evaluation und Weiterentwicklung von Modellen im produktiven Umfeld. • Arbeit in realen Produktumgebungen: Du kennst die Herausforderungen produktiver Systeme und kannst technische, fachliche und datenbezogene Anforderungen zusammenbringen. • Übersetzung von Business in ML: Du kannst komplexe Geschäftsprozesse in sinnvolle Machine-Learning-Anwendungen, Modelle und Features übersetzen. • Erste Erfahrungen mit LLMs: Idealerweise hast du erste praktische Erfahrungen mit Large Language Models (LLMs), Generative AI oder deren Integration in Anwendungen und möchtest dieses Wissen weiter ausbauen. • Struktur & Ownership: Du arbeitest eigenständig, priorisierst sauber und bringst Data-Science- und ML-Themen zuverlässig bis zum produktiven Einsatz voran. • Datenverantwortung im regulierten Umfeld: Du hast ein Bewusstsein für Datenschutz und den Umgang mit sensiblen Daten, idealerweise im FinTech-, Banking- oder regulierten Umfeld. • Sprachkenntnisse: Du bringst Deutschkenntnisse auf mind. C1 Niveau in Wort und Schrift mit.

🏖️ Vorteile

• Work-Life-Balance: Wir bieten flexible Arbeitszeiten, um berufliche und private Verpflichtungen optimal zu vereinbaren. • Full Remote: Ob im Office oder Full Remote, beides ist bei uns kein Problem. • Selbstorganisation: Bei uns gibt es keine klassischen Hierarchien, wir setzen auf Holakratie. • Crossfunktional: Business Analysten:innen, Entwickler:innen, UX-Designer:innen und Key-Account Manager:innen arbeiten auf Augenhöhe daran, den Ratenkredit zu vereinfachen. • Teamplay: Echtes Miteinander im Team mit freundlichen Kolleg:innen. • Respekt: Gegenseitiger Respekt und Wertschätzung sowie ein hohes Maß an sozialer Kompetenz. • Agile: Viele reden von Agile, bei uns ist es ein fester Bestandteil unserer Arbeit. • Modernes Bürogebäude im Herzen Berlins: Moderne Hardware, ergonomische Büroeinrichtung, Fitnessbereich, kostenlose Getränke, Obst und Snacks. • No Dresscode: Come as you are!