WIR fördern Engagement.

• Sie übernehmen die Entwicklung von Kategorisierungsmethoden für Zahlungsverkehr-Daten


• Sie übernehmen die Entwicklung und Wartung von Parametern sowie von Entscheidungsregeln in Kreditvergabeprozessen


• Sie arbeiten an der Ausgestaltung von aggregierten Kundenkennzahlen zur Beurteilung der Kreditfähigkeit mit


• Sie arbeiten an der Entwicklung und Weiterentwicklung von Risikomodellen wie PD oder LGD mit


• Sie tragen zur Weiterentwicklung der DWH-Architektur bei


• Sie bringen Ihr Wissen über Data-Science Techniken und Data-Engineering in die Entwicklung von Kreditrisikomodellen ein

WIR geben Halt.

• Themenführerschaft für Data-Science Techniken und Data-Engineering, Gestaltungsfreiheit in der Entwicklung neuer Lösungen, umfassendes Onboarding und Einarbeitung in die Kreditrisiko-Modellierung


• In der Arbeit setzen wir auf beste Ausstattung und Flexibilität - Sie erhalten von Beginn an ein Techpack aus Laptop, Firmenhandy und Headphones und können damit auch im Homeoffice arbeiten, wann immer es mit Ihrer Arbeit vereinbar ist


• Wir haben eine günstige Kantine, in der gesund und frisch gekocht wird - auch spezielle Angebote wie vegetarische oder vegane Küche finden Sie bei uns


• Unsere zentrale Lage am Donaukanal kann sich sehen lassen. Wir unterstützen jede "grüne" Anreise mit großzügiger Stützung des Klimatickets und wer will, kann sich auch ein Firmen-E-Bike ausborgen


• Für diese Position ist ein monatliches All-In-Einstiegsgehalt von brutto € 4.642,86 auf Vollzeitbasis (All-In-Jahresbruttoentgelt in Höhe von € 65.000,-) vorgesehen. Was Sie tatsächlich bei uns verdienen, vereinbaren wir abhängig von Qualifikation und Berufserfahrung im Bewerbungsgespräch. Die in Bezug auf die Stelle einschlägigen Entlohnungsbestimmungen finden Sie in den §§ 9b ff des Kollektivvertrags für die Angestellten der Raiffeisen Bankengruppe und der Raiffeisen-Revisionsverbände.

WIR brauchen Kompetenz.

• Sie bringen ein quantitativ orientiertes Studium (Mathematik, Statistik, ...) und/oder ein technisches Studium mit


• Sie verfügen über Erfahrungen mit dem Data Science Life Cycle: Datenaufbereitung, Modelltraining, Evaluation und Deployment


• Sie verfügen über Erfahrung in Textmining-Methoden oder Natural Language Processing (NLP)


• Sie haben Kenntnisse und Erfahrungen in Programmiersprachen für maschinelles Lernen und Modellimplementierung (wie Python und Java)


• Sie haben Erfahrung mit Datenbank-Architekturen, Datenanalyse und Abfragen über SQL


• Sie haben Interesse am Kredit- und Bankgeschäft sowie an Zahlungsverkehr


• Sie überzeugen durch eine selbständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise


• Sie sind kommunikativ und punkten mit einer ausgezeichneten Teamfähigkeit

Kolleg:innen mit einem diversen Hintergrund sind unverzichtbarer Teil unseres Erfolgs und unserer Unternehmenskultur. Deshalb sind wir stolz, als Arbeitgeber allen die gleiche Chance zu bieten - unabhängig von Alter, Herkunft, Religion, Hautfarbe, Behinderung, Geschlecht oder sexueller Orientierung - WIR machts möglich.