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Klar

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51 - 200 Mitarbeiter

🛒 Einzelhandel

Retail

Klar ist ein Unternehmen mit Sitz in Dänemark, das sich auf das Design und den Verkauf hochwertiger Fenster und Türen spezialisiert hat. Sie bieten eine breite Palette an anpassbaren Produkten, einschließlich Dannebrog-Fenster, Bondehus-Fenster und verschiedene Türtypen wie Terrassen- und Fassadentüren. Klar bietet Optionen für sowohl nach außen als auch nach innen öffnende Fenster und legt durch den Verzicht auf kostspielige Zwischenhändler Wert auf Erschwinglichkeit. Sie gewähren bis zu 12 Jahre Garantie auf ihre Produkte und nutzen FSC-zertifiziertes Holz aus EU-Produktion. Klar operiert über ein digitales Showroom und bietet umfassenden Kundenservice. Produkte sind in Dänemark und den Nachbarländern wie Norwegen und Schweden erhältlich. Ihr Fokus auf exzellenten Service und wettbewerbsfähige Preise spiegelt sich in ihren hohen Trustpilot-Bewertungen zufriedener Kunden wider.

Beschreibung

• Entwurf, Aufbau und Optimierung von Machine-Learning-Modellen zur Unterstützung von Origination, Verhaltensscoring, Limit-Management und Frühwarnsystemen • Nutzung alternativer Datenquellen wie Transaktionsverhalten, Händlerdaten und Geräteinformationen zur Verbesserung der Prognosegüte • Bewertung und Implementierung der benötigten Infrastruktur, um Modelle in großem Maßstab bereitzustellen, zu überwachen und nachzutrainieren • Untersuchung der Anwendbarkeit neuer Architekturen (Transformers, Foundation Models usw.) für Kreditrisiko- und verwandte Aufgaben • Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Identifizierung datengetriebener Erkenntnisse und Lösungen • Kooperation mit anderen Mitgliedern des Credit-Risk-Teams zur Entwicklung von Kreditrichtlinien über den gesamten Kundenlebenszyklus: Origination, Limit-Management, Restrukturierung und Abschreibungen • Hohe Autonomie und Ownership: Sie übernehmen die Verantwortung für mindestens ein Machine-Learning-Modell end-to-end • Kommunikation von Ergebnissen und Erkenntnissen gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern

🎯 Anforderungen

• Masterabschluss oder höher in Data Science, Computer Science, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Fach • Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder einem verwandten Bereich • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL • Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken wie Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow, Keras und Pytorch • Erfahrung in der eigenverantwortlichen Betreuung von Modellen oder analytischen Systemen end-to-end, einschließlich Performance-Monitoring, Nachtraining, Dokumentation und Abstimmung mit Stakeholdern • Sicherer Umgang mit KI-Coding-Assistenten wie Claude Code und Codex zur Steigerung der Produktivität • Versiertheit in Tools zur Datenanalyse, Visualisierung und -manipulation wie Pandas, Matplotlib und Seaborn • Optional, aber von Vorteil: Erfahrung mit Kreditrisiko, Betrug, Underwriting, Kreditvergabe, Finanzdienstleistungen oder einem anderen regulierten Entscheidungsbereich • Erfahrung mit dbt (Data Build Tool) zur Transformation von SQL-Daten • Erfahrung mit neuartigen, transformer-basierten Architekturen • Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und kreative Denkweise • Fähigkeit, Modell-Trade-offs, Risikoimplikationen und Business-Impact technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu vermitteln

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Gehalt basierend auf Leistung und Erfahrung • Möglichkeit, Klar-Aktienoptionen zu erhalten • 26 Tage bezahlter Urlaub pro Jahr • Dienstliche Endgeräte • Wellhub-Abonnement zur Förderung der mentalen und physischen Gesundheit • Geförderte Coaching- und Therapiesitzungen über Modern Health • Weiterbildungsbudget zur fachlichen Weiterbildung • Krankenversicherung & Altersvorsorge • BVG-Firmenticket für das Berliner Büro, falls Sie vor Ort arbeiten möchten • Internationales Arbeitsumfeld mit großartigen und hochqualifizierten Kolleginnen und Kollegen • Ein erstklassiges Team, das Sie dabei unterstützt, Ihre Fähigkeiten in Bereichen weiterzuentwickeln, die Sie interessieren