Senior Data Scientist (m/f/d) - (Real-time Data Analysis for Fraud Prevention)

Über uns

Wir sind ein innovatives Unternehmen, das mit fortschrittlichen Technologien arbeitet, um die Sicherheit und Authentifizierung unserer Nutzer zu gewährleisten. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen erfahrenen Senior Data Scientist (m/w/d), der sich auf die Echtzeit-Datenanalyse zur Betrugsprävention spezialisiert hat.

Ihr Arbeitsalltag

• Entwerfen und implementieren Sie Echtzeit-Datenanalysen, um Betrugsversuche bei der Benutzerauthentifizierung zu erkennen und zu verhindern.
• Anwendung fortschrittlicher maschineller Lernmodelle, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und kontinuierlich zu lernen.
• Verarbeitung und Analyse von Json-basierten Datenformaten zur Modellierung und Bewertung von Betrugsrisiken.
• Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern zur Verbesserung von Sicherheitsmechanismen.
• Optimierung bestehender Betrugserkennungsmodelle und Anpassung an neue Bedrohungen.
• Arbeiten mit Web-APIs, https-Protokollen und Verstehen von Authentifizierungsflüssen auf der Grundlage von SAML und OAuth2-Flows.

Ihr Verantwortungsbereich

• Datenanalyse und -modellierung:
  • Analysieren Sie umfangreiche Daten aus Benutzerauthentifizierung, Zugriffsprotokollen und Systemereignissen, um Trends, Anomalien und Sicherheitsbedrohungen zu erkennen.
  • Erstellen Sie Vorhersagemodelle, um potenzielle Sicherheitsverletzungen, betrügerische Zugriffsversuche oder abnormales Benutzerverhalten zu erkennen.
  • Nutzung von Daten zur Optimierung von Identitätsprüfungsprozessen und zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit (z. B. adaptive Authentifizierung auf der Grundlage von Benutzerverhaltensmustern).
• Maschinelles Lernen und Algorithmenentwicklung:
  • Entwicklung und Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens zur Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit, zur Erkennung von Anomalien und zur Verhaltensanalyse.
  • Anwendung unbeaufsichtigter Lerntechniken (z. B. Clustering, Anomalieerkennung) zur Erkennung verdächtigen Verhaltens in Authentifizierungsmustern.
  • Nutzung von überwachtem Lernen für Betrugserkennung, Risikobewertung und automatische Entscheidungsfindung im IAM-Prozess.
• Zusammenarbeit mit Produktteams:
  • Arbeiten Sie eng mit den Produkt- und Technikteams zusammen, um Möglichkeiten für datengesteuerte Verbesserungen unserer IAM-Plattform zu identifizieren.
  • Mithilfe bei der Konzeption und Durchführung von A/B-Tests zur Validierung neuer Funktionen und Arbeitsabläufe.
  • Bereitstellung von Erkenntnissen und Empfehlungen zur Optimierung von Systemleistung, Sicherheitsrichtlinien und Benutzerauthentifizierungsabläufen.
• Visualisierung und Berichterstattung::
  • Erstellen von Dashboards, Visualisierungen und Berichten, um die wichtigsten Ergebnisse, Erkenntnisse und Empfehlungen an technische und nicht-technische Beteiligte zu kommunizieren.
  • Überwachen Sie die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion, erstellen Sie Berichte darüber und empfehlen Sie Verbesserungen.

Ihr Profil, das uns überzeugt

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, R oder Scala für Datenanalyse und Modellentwicklung.
• Fundierte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, einschließlich Erfahrung mit Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.
• Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanken für Datenabfragen und -manipulationen.
• Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist, insbesondere in der Echtzeit-Datenanalyse und Betrugsbekämpfung.
• Fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen, insbesondere in der Implementierung und Optimierung von Modellen zur Erkennung von Anomalien und Bedrohungen
• Sehr gute Kenntnisse in der Verarbeitung und Analyse von Json-Daten.
• Sehr gute Fähigkeiten in der Softwareentwicklung
• Erfahrung mit https-Protokollen und Verständnis von Authentifizierungsmechanismen wie OAuth2.
• Kenntnisse über moderne Cloud-Architekturen auf der Grundlage von Kubernetes.
• Teamfähigkeit, starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen.