Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte Kreditrisikomodelle und Betrugserkennungssysteme.
- Unternehmen: Arclight Capital Analytics, ein innovatives Fintech-Unternehmen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hoher Wahrscheinlichkeit auf Vertragsverlängerung.
- Warum dieser Job: Nutze deine Datenwissenschaftskenntnisse, um echte Auswirkungen im Finanzsektor zu erzielen.
- Qualifikationen: Expertenwissen in Statistik und Erfahrung mit Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 CHF pro Jahr.
Arclight Capital Analytics is seeking a Senior Data Scientist to build and own credit risk models, fraud detection systems, and portfolio analytics pipelines for a mid-size European investment fund.
You will work with proprietary transaction datasets and alternative data sources.
The role requires both deep statistical expertise and the ability to deploy models into production with rigorous validation frameworks.
Qualifications
- Expert‑level knowledge of regression, classification, time‑series, and Bayesian methods.
- Fluency in Python (pandas, scikit‑learn, statsmodels) and complex SQL query optimisation.
- Experience in credit risk, fraud detection, or portfolio analytics within regulated finance.
- Ability to deploy, monitor, and maintain production ML models with proper versioning.
Fixed‑term with strong likelihood of extension.
Work Load: 35‑40 HRS/WK
CET timezone overlap required for 4 hours daily.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist — Fintech in Zürich Arbeitgeber: Outsourceit
Arclight Capital Analytics bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Sie als Senior Data Scientist die Möglichkeit haben, innovative Kreditrisikomodelle und Betrugserkennungssysteme zu entwickeln. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Zusammenarbeit profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Chance, an bedeutenden Projekten innerhalb eines mittelständischen europäischen Investmentfonds zu arbeiten. Zudem ermöglicht die Lage in der CET-Zeitzone eine optimale Balance zwischen beruflichem Engagement und persönlichem Leben.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist — Fintech in Zürich erhalten könntest
✨Daten-Science Meetups zeige d'Zukunft!
Besuch lokale Daten-Science Meetups oder Konferenzen. Die sind super, um Kontakte zu knüpfen und sich mit Profis aus der Branche auszutauschen. Wer weiss, vielleicht findet sich da sogar eine Möglichkeit für ei pflichte befristete Stelle bei Outsourceit.
✨Mach mit an Open-Source-Projekten!
Werd aktiv in Open-Source-Projekten oder Daten-Science-Communities. Das zeigt, dass du nicht nur Theorie beherrschst, sondern auch praktisch umsetzen kannst, was du gelernt hast. Diese Sichtbarkeit könnte dich bei Outsourceit ins Gespräch bringen.
✨Direkt bei Outsourceit eine Anfrage stellen!
Zögere nicht, direkt bei Outsourceit nach einer befristeten Stelle zu fragen! Manchmal haben sie nicht-publicierte Stellen oder denken an dich, wenn sie über ihre Bedürfnisse nachdenken. Ein persönlicher Ansatz kann grosse Unterschiede machen.
✨Nutze deine Uni-Ressourcen!
Falls du noch an der Uni bist, schau dir die Karriere-Dienste an. Viele Unternehmen kommen gezielt auf Hochschulen zu, um talentierte Leute für befristete Stellen im Datenbereich zu finden. Sei aktiv und schau, was für Möglichkeiten es gibt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist — Fintech in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Dä richtige Lebenslauf für Data Science:Für e befristete Stelle im Data Science-Bereich isch es wichtig, dass dini Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Programmierung klar zur Geltung kumme. Vergiss nöd, dini Projekte oder Analysen, wo du gemacht hesch, im CV zu erwähne. Si die Skills relevant für d'Position, wird es das Bewerbungsprozess vereinfache.
Täusch dini Motivation im Bewerbungsschreiben:Weil es e befristete Stell isch, sollten wir das Fokus auf dini Lernbereitschaft und dein Interesse an Data Science lege. Erzähl, was du durch die Tätigkeit erhoffe und wieso du glaubsch, dass Outsourceit der richtige Ort für dis Wachstum isch. Das zeig, dass du passioniert bisch!
Zeige dini technischen Skills:D’Data Science-Welt isch dynamisch, drum isch es wichtig, dass du dini technischen Fähigkeiten und Tools, die du beherrschsch (wie z.B. Python, R, SQL), klar nennsch. Vielleicht hesch du au Projekte uf GitHub? Linke sie im CV, das gibt e gute Vorstellung über dini praktischen Fähigkeite.
Fallstudien oder Projekterfahrig erwähne:Wenn du vorhin an relevanten Projekten oder Fallstudien gearbeitet hesch, pack das unbedingt i d'Bewerbung. Erzähl, wie du daten analysiert hesch oder welche Probleme du gelöst hesch. So chömer viel besser einschätze, wie du dein Wissen im praktischen Umfäld umsetze chasch!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Outsourceit vorbereitet
✨Versteh di vieler Daten-Tools
Im Data-Science-Bereich isch es wichtig, dass mir uns mit Tools wie Python, R oder SQL uskenne. Mach dich bereit, technische Fragen z'beantworten oder sogar kleine Code-Challenges z'losä. Das zeigt, dass du das Handwerk beherrscht!
✨Projiziert e Portfolio mit Projekten
Wenn du e befristete Stelle suchsch, macht e Portfolio mit Projekten im Data Science Sinn. Zeig, was du gmacht hesch, und wie du Problemlösige mit Daten angepackt hesch. Das gibt de Personaler e konkrets Bild von dinere Fähigkeit.
✨Wisse, was die Branche bewegt
Halt dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Data-Science-Bereich informiert. Besondere Themen wie Machine Learning oder KI chönd während em Interview ufko, und du solltest no Idee ha, wo de Markt hingeht.
✨Motivation und Lernbereitschaft
Da de Job befristet isch, wird oft nach der Motivation und der Bereitschaft, schnell z'lerne, gefragt. Mach klar, wie du dich in neue Technologien oder Methoden einarbeite chasch. Das zeigt, dass du d'Kurve schnäll packsch!
