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Position: Data Scientist/Analyst im Bereich prüfungsnahe Beratung/Quants -Assurance (Financial Services) (w/m/d)
Institution: Ernst & Young GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft
Location: Eschborn, Frankfurt, Germany
Duties: Beratung und Prüfung nationaler und internationaler Unternehmen des Finanzsektors innerhalb einer Gruppe quantitativ ausgebildeter, innovationsstarker Expert: innen; Entwicklung kreativer Lösungen zur Nutzung unausgeschöpfter Datenpotenziale (z. B. Einsatz von Machine Learning); Etablierung globaler, cloudbasierter Services für quantitative Themen (z. B. Pricing und Analyse grosser Portfolios von Finanzinstrumenten); Modellierung und Automatisierung komplexer betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge; Begleitung von Rechnungswesen und Risikomanagement auf dem Weg in die Finanzwelt der Zukunft
Requirements: Abgeschlossenes Studium mit quantitativem Schwerpunkt (z. B. Mathematik, Statistik, Physik, Informatik) und Erfahrung im Bereich Datenanalyse (u. a. Machine Learning, Natural Language Processing); Sicherer Umgang mit einer Programmiersprache (z. B. C++, Java, PHP, Python, Ruby) und/oder einem Datenbanksystem (z. B. SQL, SAS, MongoDB); Idealerweise erste praktische Erfahrungen (Praktikum oder Werkstudierendentätigkeit); Teamplayer: in mit Engagement und hohem Verantwortungsbewusstsein sowie Interesse an komplexen betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen; Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
   
Text: Data Scientist/Analyst im Bereich prüfungsnahe Beratung/Quants -Assurance (Financial Services) (w/m/d) Beratung und Prüfung nationaler und internationaler Unternehmen des Finanzsektors innerhalb einer Gruppe quantitativ ausgebildeter, innovationsstarker Expert: innen; Entwicklung kreativer Lösungen zur Nutzung unausgeschöpfter Datenpotenziale (z. B. Einsatz von Machine Learning); Etablierung globaler, cloudbasierter Services für quantitative Themen (z. B. Pricing und Analyse grosser Portfolios von Finanzinstrumenten); Modellierung und Automatisierung komplexer betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge; Begleitung von Rechnungswesen und Risikomanagement auf dem Weg in die Finanzwelt der Zukunft Abgeschlossenes Studium mit quantitativem Schwerpunkt (z. B. Mathematik, Statistik, Physik, Informatik) und Erfahrung im Bereich Datenanalyse (u. a. Machine Learning, Natural Language Processing); Sicherer Umgang mit einer Programmiersprache (z. B. C++, Java, PHP, Python, Ruby) und/oder einem Datenbanksystem (z. B. SQL, SAS, MongoDB); Idealerweise erste praktische Erfahrungen (Praktikum oder Werkstudierendentätigkeit); Teamplayer: in mit Engagement und hohem Verantwortungsbewusstsein sowie Interesse an komplexen betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen; Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
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