Navy Federal Credit Union
Navy Federal Credit Union
Navy Federal Credit Union ist ein mitgliedergetragenes Finanzinstitut mit mehr als 14 Millionen Mitgliedern, die überwiegend den Streitkräften, dem US-Verteidigungsministerium, Veteranengemeinschaften und deren Familien angehören. Als weltweit größte Kreditgenossenschaft bietet das Unternehmen Bank- und Finanzdienstleistungen an und beschäftigt mehr als 24.000 Mitarbeitende an Standorten und in über 360 Filialen. Die beruflichen Möglichkeiten unterstützen die Mission der Organisation, ihren Mitgliedern einen hochwertigen Service zu bieten, und legen Wert auf sinnstiftende Arbeitserfahrungen sowie wettbewerbsfähige Leistungen für Mitarbeitende.

Associate Data Scientist bei Navy Federal Credit Union (Hybrid)

Associate Data Scientist zur Unterstützung der Navy Federal Credit Union durch prädiktive Modellierung, Algorithmenentwicklung und Datenanalyse. Die Position wandelt Muster und Modellergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse für organisatorische Entscheidungen um.

Beschreibung

  • Standardmäßige prädiktive Modelle und Algorithmen entwickeln und bewerten
  • Datenbefunde mit begrenzter Komplexität analysieren und interpretieren
  • Standardsoftwareprogramme, Algorithmen und automatisierte Workflows erstellen und programmieren
  • Modellierung und Trendanalysen anwenden, um Datenmuster zu erkennen
  • Zu Teamprojekten und organisatorischen Initiativen beitragen
  • Erkenntnisse durch klare schriftliche und mündliche Präsentationen dokumentieren und vermitteln
  • Analytische Erkenntnisse durch maschinelles Lernen, Programmierung, Datenmodellierung und höhere Mathematik gewinnen
  • Muster erkennen und Chancen aufdecken, die den organisatorischen Einfluss unterstützen

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik, Informatik, Ingenieurwissenschaften oder einem vergleichbaren quantitativ ausgerichteten Fachgebiet
  • 1–2 Jahre Erfahrung in der explorativen Datenanalyse
  • Kenntnisse in Statistik
  • Erfahrung mit Programmierung, Datenmodellierung, Simulation und Mathematik
  • Vertrautheit mit SQL, R, Python, Hadoop, SAS, SPSS, Scala und AWS
  • Verständnis der Durchführung des Modelllebenszyklus
  • Fähigkeit zum technischen Schreiben
  • Kompetenzen in Data Storytelling und technischen Präsentationen
  • Recherchekompetenzen
  • Soziale Kompetenz
  • Erfahrung in der Modellentwicklung
  • Effektive Kommunikation
  • Kritisches Denken
  • Fähigkeit zur Zusammenarbeit und zum Aufbau beruflicher Beziehungen
  • Eigeninitiative in Verbindung mit fundiertem Urteilsvermögen
  • Technische Fähigkeiten in Big-Data-Analyse, Programmierung, Projektmanagement und technischem Schreiben
  • Problemlösungskompetenz
  • Verfügbarkeit montags bis freitags von 8:00 bis 16:30 Uhr

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung
  • Zusatzleistungen und Vergünstigungen am Arbeitsplatz

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