(Senior) Data Scientist (m/w/d) | Germany | Roland Berger

Position:	(Senior) Data Scientist (m/w/d)
Institution:	Roland Berger
Location:	Germany
Duties:	Als Data Scientist (m/w/d) entwickelst du innovative datenbasierte Produkte und quantitativ-analytische Lösungen für unsere Kunden im Bereich Financial Services. Dabei analysierst du die Daten unserer Kunden nach Trends und Mustern und hilfst durch State-of-the-Art Data Science Methoden, die Geschäftsprozesse zu optimieren. In Zusammenarbeit mit unserem Engineering Team bist du zudem für die Implementierung dieser Lösungen verantwortlich. Darüber hinaus unterstützt du unsere Strategy und Data Analytics Consultants bei Projekten im Bereich Financial Services, die einen quantitativen datenorientierten Fokus haben
Requirements:	Erfolgreich abgeschlossener Master oder eine Promotion in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet (z.B. Mathematik); Fachwissen im Bereich Data Science/Machine Learning; Erfahrung im Bereich Financial Services (Banken, Versicherungen, Asset Management); Praktisches und methodisches Wissen in Ökonometrie/Statistik (Machine Learning bzw. nichtparametrische Statistik). Kenntnisse über kausale Inferenz sind von Vorteil

Text:	(Senior) Data Scientist (m/w/d) Als Data Scientist (m/w/d) entwickelst du innovative datenbasierte Produkte und quantitativ-analytische Lösungen für unsere Kunden im Bereich Financial Services. Dabei analysierst du die Daten unserer Kunden nach Trends und Mustern und hilfst durch State-of-the-Art Data Science Methoden, die Geschäftsprozesse zu optimieren. In Zusammenarbeit mit unserem Engineering Team bist du zudem für die Implementierung dieser Lösungen verantwortlich. Darüber hinaus unterstützt du unsere Strategy und Data Analytics Consultants bei Projekten im Bereich Financial Services, die einen quantitativen datenorientierten Fokus haben Erfolgreich abgeschlossener Master oder eine Promotion in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet (z.B. Mathematik); Fachwissen im Bereich Data Science/Machine Learning; Erfahrung im Bereich Financial Services (Banken, Versicherungen, Asset Management); Praktisches und methodisches Wissen in Ökonometrie/Statistik (Machine Learning bzw. nichtparametrische Statistik). Kenntnisse über kausale Inferenz sind von Vorteil