Data Scientist · Banking
Data Scientist Projekt — DACH-Privatbank
Repräsentatives Beispielmandat aus laufender Vergabe. Klarnamen anonymisiert.
- Tagessatz
- 700–1100 EUR
- Start
- in 4–6 Wochen, flexibel
- Dauer
- 9 Monate
- Remote
- Remote nach Vereinbarung
- Konzern
- DACH-Privatbank, ca. 8.000 Mitarbeitende
- Standort
- DACH, Frankfurt-Präsenz nach Vereinbarung
Projektbeschreibung
Eine DACH-Privatbank entwickelt PD-/LGD-Modelle entlang IRB im Privatkundengeschäft. Du arbeitest im Risk-Modeling-Team (8 Personen), eng abgestimmt mit Validierung und Internal Audit. Snowflake-Datenraum ist bereitgestellt, MLflow-Tracking ist Standard.
Aufgaben
- PD-/LGD-Modelle entlang IRB-Anforderungen entwickeln.
- Validierungs-Doku in Abstimmung mit Risk-Validierung.
- Backtesting-Setup mit historischen Vintages.
- Stabilitätsanalysen (PSI, CSI) automatisieren.
- Übergabe an Modell-Validierung inkl. Challenger-Modell.
- Pairing mit Internal Audit für nächste BaFin-Prüfung.
Voraussetzungen
- 5+ Jahre Kreditrisiko-Methodik, idealerweise IRB-Bank.
- Sicher in Python, MLflow, Snowflake.
- Erfahrung mit BaFin-Modellprüfungen.
- Deutsch C2 Pflicht (Doku & Stakeholder-Sprache).
Must-have
- Kreditrisiko-Methodik
- MLflow
- Deutsch C2
Nice-to-have
- IRB-/BaFin-Erfahrung
Bewerbung in 60 Sekunden
In 60 Sekunden bewerben
Wir melden uns innerhalb von 48 Stunden, wenn dein Profil zu diesem Mandat passt.
- Direkter Draht zum Auftraggeber, kein Recruiter-Pingpong.
- Tagessatz wird vor dem ersten Call abgeklärt — keine versteckte Range.
- Klare Aufgabe, klares Budget, klare Entscheidungswege.
- Antwort in 48 h, nur wenn das Mandat wirklich zu dir passt.
- Wiederkehrende Mandate möglich: gute Profile bleiben im Talent-Pool.
Hinweis: Profil-Link ist optional LinkedIn, freelance.de, freelancermap, Malt, GitHub oder eigene Portfolio-URL.