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OPROMA
comp 48147 Münster, Westfalen - Deutschland
Data Scientist Arbeit Vollzeit ab 23.10.2026
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Beschreibung





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Als einer der größten Banken-IT-Dienstleister und Digitalisierungspartner Europas sind wir der Treiber der Digitalisierung innerhalb der Sparkassen-Finanzg...
Vollständige Beschreibung anzeigen:

Arbeitgeber: Finanz Informatik GmbH & Co. KG





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Als einer der größten Banken-IT-Dienstleister und Digitalisierungspartner Europas sind wir der Treiber der Digitalisierung innerhalb der Sparkassen-Finanzgruppe. Mit über 5.000 Mitarbeitenden an 3 Standorten machen wir digitales Banking von heute leistungsfähig und entwickeln smarte Finanz-Services von morgen. Dabei bieten wir ein breites Aufgabenspektrum, in dem die individuellen Stärken hervorragend eingebracht werden können. Ob App-Entwicklung, Netzwerktechnologien und Serverbetrieb oder Beratung, Schulung und Support – bei uns findet jede:r seine bzw. ihre Berufung! Als Spezialist:in oder auch als Generalist:in. Alles mit besten Karrierechancen, viel Raum für persönliche Entfaltung und zahlreichen Benefits.


Für die Organisationseinheit ZV-Datengetriebene Betrugserkennung, suchen wir zum nächstmöglichen Termin für den Standort Hannover, Münster oder Frankfurt am Main einen


Data Scientist für Compliance (m/w/d).


Die Organisationseinheit ZV-Datengetriebene Betrugserkennung entwickelt und betreibt KI-Modelle, die Betrug im Zahlungsverkehr der Sparkassen-Finanzgruppe erkennen, bevor Schaden entsteht. Weitere datengetriebenen Methoden nutzen wir auch für Compliance-Anforderungen wie die Embargo- und Sanktionsprüfung. Unsere Modelle sind präzise, erklärbar und regulatorisch belastbar, und sie haben einen direkten Nutzen für Millionen von Kundinnen und Kunden.


Ihre Aufgaben:
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- Automatisierung datenanalytischer Prozesse mit Python und Machine Learning
- Konzeption und Implementierung KI basierter Lösungen
- Entwicklung und Optimierung komplexer Datenbankmodelle
- Anwendung fortgeschrittener Datenanalysetechniken zur Mustererkennung und Ableitung fundierter Handlungsempfehlungen
- Speicherung, Aufbereitung und Bereitstellung großer Datenmengen für datenbasierte Entscheidungen
- Entwicklung, Evaluierung und Optimierung prädiktiver Machine Learning Modelle




Ihr Profil:
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- Erfolgreich abgeschlossenes fachbezogenes Studium oder vergleichbare Ausbildung sowie mindestens 2-3 Jahre fachbezogene Berufserfahrung
- Erweiterte Kenntnisse in Python, PySpark, SQL sowie Erfahrung im Aufbau von Analysepipelines
- Fähigkeit zur Konzeption, Validierung und Optimierung datenbasierter Modelle
- Erfahrung mit Frameworks, Datenbanken, Servern, Entwicklungswerkzeugen und Entwurfsmustern
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz zur Durchführung von fachspezifischen Analysen und Auswahl geeigneter Lösungsansätze
- Kommunikations- und Präsentationsstärke sowie Teamfähigkeit
- Engagement, Belastbarkeit und Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterentwicklung




Ihre Benefits bei der Finanz Informatik:
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Sie fragen sich, warum Sie bei der Finanz Informatik arbeiten sollten? Wir hätten da ein paar gute Gründe für Sie. Neben flexiblen Arbeitszeiten, vergünstigten Jobtickets oder der Möglichkeit, mobil zu arbeiten, bieten wir Ihnen noch viel mehr:

- Altersvorsorge
- Barrierefrei
- Betriebssport
- Familienservice
- Firmenevents
- Flexible Arbeitszeiten
- Mobiles Arbeiten
- Jobticket
- Kantine
- Tarifvertrag
- Weiterbildung
- Fitnessförderung




Bei uns erwartet Sie eine attraktive Vergütung basierend auf Ihrer Qualifikation sowie Ihrer relevanten, praktischen Erfahrung.


Klingt interessant?
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Wir freuen uns über alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität, unter Angabe der Kennziffer 650/B.
Sollten Sie vorab weitere Auskünfte zu dieser Stelle wünschen, steht Ihnen gerne Frau Julia Werner zur Verfügung. Sie erreichen Julia Werner unter Tel. +49 511 51022 4343 oder per E-Mail unter karriere@f-i.de.
Bewerbungsinfos und Link zur BA ansehen
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Ref-Nr.: 14078002
Aktualisiert: 23.10.2026
Quelle: Bundesagentur für Arbeit
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