Senior Data Scientist – Cashflow-Prognose & Risikomodellierung (m/f/d)

Das ist der Job

Das umfasst den vollständigen Aufbau, die Evaluierung und kontinuierliche Verbesserung von ML-Modellen – von Rohdaten bis hin zu investorentauglichen Berichten und produktionsreifen APIs – in enger Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern und Investoren.

Your mission Modellierung & Forschung Entwurf, Training und Evaluierung von Modellen zur Prognose von Cashflow-Verteilungen über mehrjährige Horizonte Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Risikoschätzung Durchführung einer fundierten Modellbewertung Recherche und Einbindung zusätzlicher öffentlicher, frei verfügbarer oder käuflicher Datenquellen zur Verbesserung der Modellleistung Stakeholder-Kommunikation Erhebung, Hinterfragung und Präzisierung von Analytics- und ML-Anforderungen gemeinsam mit den Fachbereichen Erstellung und Pflege investorentauglicher Evaluierungsunterlagen: KPI-Definitionen, Methodenbeschreibungen und Ergebnisdarstellungen mit Diagrammen Übersetzung komplexer probabilistischer Modelloutputs in verständliche Geschäftskennzahlen Produktivsetzung Überführung von Prognose- und Risikomodellen in REST-APIs und Integration in eigene Frontends Pflege reproduzierbarer ML-Pipelines inklusive Feature Engineering, Modell-Serialisierung und Versionierung Anbindung an Cloud-Dateninfrastrukturen Agentische KI & Datenharmonisierung Entwicklung LLM-basierter agentischer Workflows zur automatisierten Datenerfassung, -harmonisierung und -anreicherung Integration dieser Workflows in produktionsreife APIs innerhalb des bestehenden Prognose-Stacks Your profile Python-Data-Science-Stack: pandas, Polars, scikit-learn, XGBoost (oder vergleichbar) Vollständige ML-Umsetzung: von explorativer Datenanalyse und Feature Engineering bis hin zum Deployment eines Modells, das reale Nutzer oder Entscheidungen bedient – unter Anwendung von MLOps-Best-Practices Probabilistische Modellierung & Quantilregression: Quantile Regression, Kalibrierungsverfahren oder Unsicherheitsquantifizierung in Vorhersagen Evaluierungsqualität: Design von Kreuzvalidierungen, Kalibrierungsanalyse und Übertragung von Modellkennzahlen in Geschäfts-KPIs Cloud-Infrastruktur: praktische Erfahrung mit AWS, Azure oder GCP; sicherer Umgang mit verwalteten Datenbanken und dem Deployment von ML-Diensten Kommunikationsstärke: Fähigkeit, klare Methodendokumentationen zu verfassen und Ergebnisse für nicht-technische Zielgruppen – einschließlich Investoren und Geschäftsführung – aufzubereiten Nice to have Bayesianische Modellierung: PyMC, Stan oder vergleichbare Frameworks; hierarchische Modelle, Posterior Predictive Checks Zeitreihen- & Cashflow-Prognose: Mehr-Horizont-Forecasts, Rolling Feature Engineering, Decay-Modellierung Finanzielle Risikomodellierung: Shortfall-Analysen, Kreditrisiko oder Portfolio-Verlustschätzung NGBoost / Distributionsregression: Erfahrung mit Natural Gradient Boosting oder ähnlichen Methoden zur Ausgabe von Verteilungen Agentische KI / LLM-Workflows: Entwicklung werkzeugnutzender Agenten (LangChain, LlamaIndex, Anthropic SDK o. ä.) für strukturierte Datenaufgaben Streamlit oder vergleichbare Frontend-Tools für interaktive ML-Anwendungen Kenntnisse im Bereich Royalties, Musiklizenzen oder Verwertung von Medienrechten (GEMA, ASCAP etc.) Deutschkenntnisse We offer Deine Beiträge sind maßgeblich für die Weiterentwicklung unseres Unternehmens – mit dem Wachstum entstehen für dich vielfältige Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung.

Darum lohnt es sich

Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, flache Hierarchien und ein entspanntes Arbeitsumfeld im Herzen Berlins. Flexible Arbeitsmodelle sind bei uns selbstverständlich, einschließlich der Möglichkeit zum zeitweisen Remote-Arbeiten.

The Opportunity Du verantwortest die Data-Science-Arbeit hinter unserem System zur Cashflow-Prognose und Risikoschätzung für Künstler-Royalty-Portfolios. Contact us Twelvebytwelve GmbH Julia Dürr julia@twlvxtwlv.com #J-18808-Ljbffr