Die ING ist mit rund 10 Millionen Kund*innen die drittgrößte Privatkundenbank in Deutschland. Wer bei der ING arbeitet, macht nicht einfach einen Job. Arbeiten bei uns ist die Chance, etwas zu verändern. Wie das geht? Indem wir als globale Bank das Leben von Millionen Menschen berühren und danach streben, einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft und unseren Planeten zu haben. Und indem wir dank unserer Start-up-Mentalität menschlich, nahbar und persönlich bleiben – als unbanky Bank.

Senior Data Scientist – Conversation Analytics & Dashboarding (w/m/d) am Standort Frankfurt

Große Datenmengen, komplexe Zusammenhänge und ansprechende Visualisierung meisterst Du KI-nderleicht? Qualität, Kommunikation und neueste Technologien sind Dein Dreisatz zum Erfolg? Und Du setzt wie wir auf ein wertschätzendes Miteinander und Raum zur Entwicklung? Perfekt! Bewirb Dich jetzt mit Deinem Lebenslauf und hilf mit, aus Kundendaten eine noch bessere Customer Experience zu machen.

Deine Aufgaben

• Unsere Kunden-Konversationsdaten sind kein Buch mit sieben Siegeln, denn Du nutzt die neuesten KI-Methoden, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten unterschiedlichster Quellen übersichtliche Analyseergebnisse mit echtem Mehrwert zu gewinnen.
• Damit wir dabei den vollen Durchblick haben, entwickelst Du durchdachte, interaktive Dashboards, die Kontaktgründe, Kennzahlen und Trends in unseren Konversationsdaten plastisch darstellen und bist auch in der Interpretation von unstrukturierten Datensätzen mittendrin.
• Gemeinsam mit cross-funktionalen Kolleg*innen, wie Data Scientists, Data Engineers, Change-Expert*innen, sowie Kundendialog- und Run-Excellence-Teams gehst Du ihren jeweiligen Anforderungen auf den Grund und münzt diese in umsetzbare Erkenntnisse um.
• Klar, dass Du diese Erkenntnisse mit ebenso prägnanten wie detaillierten Analysen und Berichten an die jeweiligen Stakeholder vermittelst und handfeste Maßnahmen ableitest, die unsere Kundeninteraktionen und Geschäftsergebnisse noch besser machen.
• Und Du weißt: garbage in, garbage out, weswegen Du in jedem Schritt dafür sorgst, dass unsere Daten und analytischen Prozesse nicht nur qualitativ top, sondern auch zuverlässig sind.

Dein Profil

• Abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet mit starkem quantitativen Fokus
• Sehr gute Kenntnisse und Berufserfahrung mit gängigen Topic Modelling- und NLP-Techniken (insb. BERTopic, Huggingface, Transformer, Text Embedding, Model Finetuning)
• Fundiertes Know-how in der Datenvisualisierung und Verarbeitung großer (un)strukturierter Datenmengen (z. B. Python Dash, Plotly, Text Summarization) sowie in Large Language Models (LLMs)
• Praxis in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning- und GenAI-Lösungen (GCP oder OnPrem) sowie mit fortgeschrittenen ML- und NLP-Methoden und deren geschäftlicher Anwendung
• Fit in Programmiersprachen, wie Python und SQL, sowie der Entwicklung produktionsreifer Software
• Vertraut mit der verständlichen Vermittlung technischer Konzepte an nicht-technische Zielgruppen
• Proaktive Arbeitsweise, ausgeprägte analytische und lösungsorientierte Denkweise
• Fähigkeit, über den eigenen Horizont hinaus zu denken und nachhaltige Lösungen zu entwickeln
• Fließendes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Freu Dich auf zahlreiche Benefits

• Betriebliche Altersvorsorge, Vermögenswirksame Leistungen, kostenloses Deutschlandticket & Bike LeasING, Betriebsrestaurant
• Hybrides Arbeitsmodell: Zusätzlich zur Arbeit im Büro kannst Du auch mobil arbeiten – im Rahmen betrieblicher, gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen.
• Individuelle Arbeitszeitmodelle, Sabbatical, Bezuschussung von Pflege- & Kinderbetreuungskosten
• Eigene Budgets für persönliche Entwicklung und Gesundheit plus persönliches Ausstattungsbudget für Deinen mobilen Arbeitsplatz

Bereit für einen neuen Job?

Bei der ING sind wir bunt und vielfältig: unterschiedliche Persönlichkeiten mit verschiedenen Perspektiven - in einer internationalen Kultur, in der wir uns wertschätzen. Dabei tragen wir Sneaker und Pumps, Hoodies und Anzüge. Weil Menschen nicht in Schubladen passen.

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