About

Werde Sherlock Holmes des Internets und hilf unseren Enterprise-Kunden dabei, Betrug in ihrer Domäne zu bekämpfen! In diesem endlosen Kampf gegen das Verbrechen sind Technologie und Datenanalyse unsere Werkzeuge! Als (Senior) Data Scientist (m/w/d) bist du Teil des Analytics-Teams und arbeitest eng mit anderen Data Scientists und Data Engineers zusammen. Unser Team betreibt eine Cloud-Lösung, die alle Daten unserer Kunden zentralisiert – sowohl für ad-hoc Analysen als auch für in unsere Produkte integrierte analytische Services. Du tauchst tief ein in verschiedene Datenprojekte, um Erkenntnisse über betrügerische Muster zu gewinnen. Deine Ergebnisse wirken sich direkt auf die Betrugsprävention aus: Du verbesserst unser ML-basiertes Risiko-Scoring, entwickelst unsere Produkte FRIDA und DEVICE IDENT weiter und hilfst unseren Kunden, Betrug zu bekämpfen. Dazu gehört auch die regelmäßige Präsentation deiner Ergebnisse vor diversen Stakeholdern – auf Englisch, aber insbesondere auch auf Deutsch. Du bist überzeugt, dass du uns mit deinen Ideen und deinem Tatendrang weiterbringst? Dann bewirb Dich! Wir haben ein wunderbares Büro in Hamburg, setzen aber auf hybrides Arbeiten. Auch ein Remote-Setup mit gelegentlichen Besuchen vor Ort ist möglich.

Tasks

Analysiere Datenbestände auf Betrugsindikatoren, verbessere unsere Machine Learning Modelle und betreue sensible Projekte für Enterprise-Kunden.
Diskutiere deine Ergebnisse mit Kunden, Entwicklern und Management – auf Deutsch und Englisch.
Entwickle in Zusammenarbeit mit unseren Data Engineers wiederverwendbare Funktionen für unser Python/PySpark-Toolkit in Databricks.
Verbessere unsere Risk-Scoring-Pipeline (z.B. Feature Engineering, Samplingstrategien, Modelltypen, Evaluationsmetriken, Erklärbarkeit, Anomalieerkennung) und bringe deine eigenen Ideen ein.
Unterstütze die Produktentwicklung von FRIDA und DEVICE IDENT durch Datenanalysen.
Experimentiere in unseren regelmäßigen „Innovation Days“, um die neuesten Data-Science-Trends (u.a. von Konferenzen) in die Betrugsprävention einzubringen.

Requirements

Hochschulabschluss oder vergleichbare Qualifikation in Informatik, Mathematik, Statistik oder ähnlichem Fachgebiet.
Solides Verständnis der Konzepte, Prozesse und Algorithmen des Maschinellen Lernens.
3+ Jahre Berufserfahrung in datengetriebenen Teams in Wirtschaft oder Forschung.
Gute Programmierkenntnisse (idealerweise in Python/PySpark), um effizient und zuverlässig mit großen Datensätzen zu arbeiten und zur Codebasis beizutragen.
Strukturierte und gründliche Arbeitsweise sowie ein hoher Grad an Selbstorganisation.
Klare und effektive Kommunikation in Wort und Schrift.
Starke Präsentationsfähigkeiten vor unterschiedlichem Publikum.
Sehr gute Englischkenntnisse für unser internationales Team.
Exzellente Deutschkenntnisse für die Kundeninteraktion.
Wohnsitz in Hamburg und/oder Bereitschaft gelegentlich ins Büro zu reisen.
Eine Prise Humor und Aufgeschlossenheit :)

Bonus

Praxisroutine in Analyseprojekten mit regelmäßigem Kundenkontakt.
Erfahrung in der Softwareentwicklung mit agilen Methoden.
Vertiefte Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen (z.B. xgboost, logistische Regression) sowie in der Anwendung generativer KI (z.B. LLM, RAG).
Promoviert in einem quantitativen Fachgebiet.
Tiefe Kenntnisse in einigen der folgenden Technologien: Databricks, Python, (Py)Spark, Scala, H2O, scikit-learn, Bash, git, SQL, HTML/JS
Fortgeschrittene Datenvisualisierungsfähigkeiten (z.B. Plotly, Dash, D3, ggplot).
Freude am „Data Storytelling“ auch auf öffentlichen Veranstaltungen.
Nachweisbare Erfahrung im Umgang mit sensiblen und vertraulichen Daten.

We Offer The Following Benefits

Die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und eigene Ideen zu verwirklichen - vom ersten Tag an
Kollaboratives Umfeld, in dem alle auf Augenhöhe arbeiten
Ein Team von Experten*innen und hilbereiten Kollegen*innen, die es dir ermöglichen, jeden Tag etwas Neues zu lernen
Sehr freundliche, offene und hilfsbereite Arbeitsatmosphäre
Großzügige Richtlinie zum mobilen Arbeiten mit Schwerpunkt auf Abstimmung im Team
Interne Coaching- und Trainingsangebote (unsere internen Coaches können auch für Nicht-Arbeitsthemen in Anspruch genommen werden)
Budget für Konferenzen, externe Trainings, etc.
Zugang zu zwei digitalen Lernplattformen (Udemy und Masterplan)
Bezahlte Social Days für ehrenamtliche Arbeit an deinem Herzensprojekt
Möglichkeit, nach 3 Jahren Beschäftigung ein Sabbatical zu nehmen
Freie Wahl zwischen Linux oder MacOS auf einer leistungsstarken mobilen Hardware, und alles weitere, was du zum effizienten Arbeiten benötigst
Zuschuss zum Mittagessen in Höhe von 30 € pro Monat
Zuschuss zum Deutschlandticket in Höhe von 22 € pro Monat
Fahrrad Leasing über JobRad mit Versicherungszuschuss
Mental Health Initiativen
Übernahme der Reisekosten zu Firmenevents bis zu 4x im Jahr für Riskies von außerhalb Hamburgs
Attraktive Rabatte bei verschiedenen Partnern und Fitnessstudios, z.B. 15% Rabatt auf oder 25% Rabatt bei Bäderland
Zugang zur Plattform "Corporate Benefits" der Otto Group, die Rabatte bei verschiedensten Partner gewährt (Deko, Reisen, Autovermietung, etc.)
Im Office in Hamburg: kostenlose Getränke aller Art und Bio-Obst, das zweimal pro Woche geliefert wird
Dusche im Büro, sodass du z.B. aktive Mittagspausen oder einen Arbeitsweg mit dem Fahrrad problemlos in deinen Arbeitstag integrieren kannst

Klingt spannend? Dann bewirb Dich über unseren Bewerbungsbutton und sende uns Deine vollständigen Bewerbungsunterlagen inkl. Deines Gehaltswunsches und Dein frühestmögliches Eintrittsdatum. Deine Ansprechpartnerin ist Tatiana Miranda (HR-Managerin). Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!

Über uns

RISK IDENT ist ein dynamisches Softwareunternehmen mit Sitz im Herzen Hamburgs. Im Jahr 2012 gegründet, haben wir uns innerhalb kürzester Zeit zu einem der Marktführer im Bereich der Betrugsprävention entwickelt. Heute, als 100% unabhängige Tochter der OTTO Group, können wir eine starke Kundenbasis namhafter Unternehmen vorweisen, von denen die meisten aus den Bereichen E-Commerce, Telekommunikation, Mobility und Finanzdienstleistungen kommen. Für unsere Kunden sichern wir über 80 Milliarden Euro Umsatz im Jahr gegen Betrug ab. Mit unserem innovativen SaaS Business Model haben wir eine sehr gute Positionierung am Markt. Unser Team besteht aus 80 Kolleg*innen aus der ganzen Welt, von denen jede*r einzelne für das brennt, was wir tun. Wir suchen ständig nach neuen Herausforderungen und nach smarten Leuten, die uns auf unserem Weg begleiten!

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