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# Spezialist:in Data Scientist Digitalisierung und Business Analytics

- **Company:** Stadtsparkasse Düsseldorf
- **Location:** Düsseldorf, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Cloud Computing, Databases, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Microsoft SQL Server, SQL Databases, Git, Information Technology
- **Published:** October 29, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=5862b84c121aeee2

## About the Role

* Abschluss im Bereich angewandte Statistik, Mathematik, (Wirtschafts-) Informatik, o.ä., idealerweise mit Fokus oder Fortbildung im Bereich Data Science.

Erfahrungen/Kenntnisse:

 * Erste Berufserfahrung in den oben genannten Themengebieten
 * Fundiertes Fach-, Statistik- und Machine-Learning-Wissen
 * Idealerweise Erfahrungen mit Zeitreihenanalyse in der Praxis
 * Einschlägige Erfahrung in der Finanzbranche ist von Vorteil

Weitere Kompetenzen:

 * Begeisterung für innovative Projekte in der Bankenwelt sowie für Daten und Datenanalyse
 * Umgang mit gängigen Datenbanktechnologien (MS SQL Server, Exasol) und Cloud-Analyseumgebungen, gute Programmierkenntnisse in Python, SQL und erste Erfahrungen mit Git(Lab).
 * Spaß an der Arbeit im Team sowie Kontaktfreudigkeit, insb. zu den Fachbereichen
 * Ausgeprägte analytische Problemlösekompetenz, konzeptionelle Stärke, hohe Eigeninitiative sowie eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
 * Fähigkeit, aus großen Datenmengen relevante Zusammenhänge zu identifizieren, Handlungsempfehlungen abzuleiten sowie diese adressatengerecht aufzubereiten und zu kommunizieren
 * Verhandlungssichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

## Description

* Konzeption und Umsetzung von Data Science Use Cases: Entwicklung, Durchführung und Koordination strategischer und operativer Data Science Anwendungsfälle sowie Unterstützung bei der Implementierung in den Fachbereichen
 * Weiterentwicklung von Analyseansätzen: Eigenständige Identifikation und Umsetzung von Optimierungspotenzialen bestehender Analysen sowie proaktive Implementierung moderner Verfahren der Datenanalyse
 * Entwicklung datengetriebener Geschäfts- und Optimierungsansätze: Konzeption und Anwendung von Data-Science-Modellen zur Erschließung neuer Einnahmequellen sowie zur Steigerung von Effizienz und Kundenzufriedenheit
 * Anwendung moderner Analysemethoden: Ziel- und ergebnisorientierter Einsatz fortgeschrittener statistischer Verfahren, traditioneller Machine Learning (ML) und KI-Methoden (z. B. Zeitreihenanalyse, Latent Variable Modelling) sowie Design und Weiterentwicklung strukturierter und unstrukturierter Datenmodelle
 * Weiterentwicklung der Data Science Infrastruktur: Ausbau der bestehenden Data Science Infrastruktur bspw. Implementierung robuster CI/CD-Pipelines und der Etablierung von Best Practices
 * Schnittstellen: In Zusammenarbeit mit den Fachbereichen und anderen Sparkassen den Austausch fördern, Data Science Lösungen etablieren und an der Entwicklung von Standards mitwirken.