schaffen. Finden auch Sie bei uns Ihre verantwortungsvolle Aufgabe! Zwei Quantitative Risikoanalysten (m/w/d) mit Schwerpunkten Modellentwicklung bzw. Validierung von Ratingsystemen Frankfurt am Main Vollzeit (Teilzeit

Kollektionen und bist nah am Produkt: • Unterstützung des Designteams bei der Konzeption und Entwicklung neuer Kollektionen • Erstellung von Arbeitsunterlagen für die Modellentwicklung in enger Abstimmung mit Lieferanten

Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL. Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut - von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment

Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL. Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut - von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment

Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL. Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut - von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment

Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL. Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut - von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment

Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL. Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut - von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment

Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL. Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut - von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment

an die (Risiko-)Modelle der Bank. Ihr Profil • Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Mathematik oder Statistik sowie Praxiserfahrung in der Modellentwicklung und -validierung, im Risikocontrolling einer Bank

mit naturwissenschaftlicher Ausrichtung, z. B. Mathematik oder Physik • Mehrjährige Berufserfahrung im Risikomanagement für Kreditrisiko oder in der quantitativen Modellentwicklung sowie Kenntnisse der Banken-Regulatorik wünschenswert

in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL.- Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut – von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment und Monitoring

, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL.Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut – von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment und Monitoring.Du hast Erfahrung

, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL.Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut – von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment und Monitoring.Du hast Erfahrung

-Umfeld. • Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL. • Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut – von der Modellentwicklung über Testing

-Umfeld • Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL • Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut – von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung

-Umfeld. • Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie Python und SQL. • Du bist mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut – von der Modellentwicklung über Testing

. Spezialist Transiente Performance (w/m/d) Referenznummer: 25971 • Sie verantworten die Datenhaltung und Modellentwicklung für elektromagnetische Transienten-Simulationen und führen Studien zur Bewertung der Umrichterstabilität

• Entwicklung des Feinkonzepts der Simulation sowie Erstellung von Pflichtenheften im Rahmen der Produktentwicklung • Aktive Mitwirkung bei der Modellentwicklung und -implementierung • Erstellung, Durchführung und Validierung

Sie mit • Ein abgeschlossenes Studium der Mathematik, Wirtschafts- oder Naturwissenschaften • Mehrjährige Berufserfahrung in Risikoeinheiten von Banken, idealerweise in Bereichen wie Modellentwicklung, Modellrisikomanagement, Kredit-, Markt

, Feature Engineering, Modellentwicklung und Test • Evaluation des entwickelten Lösungsansatzes mittels eines Testaufbaus im Labor • Studium der Fachrichtung Mechatronik, Elektrotechnik, Informatik