Aufgaben

• Du analysierst große und komplexe Datenmengen zur Identifikation von Betrugsmustern, Auffälligkeiten und Optimierungspotenzialen in der Cloud-basierten Fraud-Detection
• Du bereitest Daten aus unterschiedlichen Quellen auf, prüfst deren Qualität, interpretierst sie und leitest daraus belastbare Erkenntnisse für verschiedene Einheiten ab
• Du begleitest Umsetzungsprojekte von der Anforderungsanalyse über Testing bis zur produktiven Einführung und führst selbständig Workshops durch
• Du entwickelst datenbasierte Fraud-Use-Cases, KPIs und Monitoring-Ansätze zur Verbesserung der Echtzeit-Betrugserkennung
• Du unterstützt die Weiterentwicklung von Regelwerken, Scoring-Ansätzen und AI-/Machine-Learning-Modellen
• Du übersetzt Analyseergebnisse in konkrete Handlungsempfehlungen und stellst diese adressatengerecht für Business Stakeholder, technische Teams und Management dar

Profil

• Du hast ein Studium der Informatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder einen vergleichbaren quantitativen Studiengang bzw. eine vergleichbare Qualifikation mit Daten-Schwerpunkt abgeschlossen
• Du verfügst über mehrjährige Erfahrung in der Analyse, Aufbereitung, Ableitung von Handlungsempfehlungen und Präsentation komplexer Daten - idealerweise im Finanz-, Fraud- oder Kreditkartenumfeld
• Du kennst dich sehr gut mit SQL, Python, BI-Tools, Jira, Confluence aus und und hast ein gutes Verständnis cloudbasierter Datenarchitekturen, Datenpipelines sowie systemübergreifender Datenflüsse
• Du hast idealerweise Erfahrung mit Event Streams, Kafka, APIs und Echtzeitverarbeitung sowie ein gutes Verständnis für datengetriebene Fraud-Detection, Scoring-Logiken, Regelwerke oder Machine-Learning-Ansätze
• Du zeichnest dich durch analytisches Denken, Eigeninitiative, Belastbarkeit, Kommunikationsstärke und Freude an komplexen Themen aus und sprichst sowie schreibst Deutsch und Englisch auf C1-Niveau