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Citi ist ein global tätiges Banken- und Finanzdienstleistungsunternehmen, das Privatpersonen, Unternehmen, Regierungen und Institutionen betreut. Das Angebot umfasst unter anderem Privatkundengeschäft, Kreditkarten, Vermögensverwaltung, Firmenkundengeschäft und Investment Banking und wird durch Aktivitäten in mehr als 100 Ländern unterstützt. Als großer internationaler Finanzkonzern vereint Citi Teams aus den Bereichen Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Fintech.
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Machine-Learning-Ingenieur (Python, SQL) – Citi, Pune Hybrid

Werden Sie Teil des globalen Geschäftsbereichs Treasury & Trade Services von Citi und entwickeln Sie produktive Lösungen für maschinelles Lernen, Python, SQL und generative KI. Die Position verbindet skalierbare Datenpipelines, fortgeschrittene Analysen und messbaren Geschäftswert.

INIndienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischBackend-EntwicklerSoftwareentwickler
ETLPySparkPythonScikit-LearnSQL

Beschreibung

  • Untersuchen Sie große, komplexe Datensätze, um Muster, Trends, Risiken und Chancen aufzudecken.
  • Erstellen Sie analytische Rahmenwerke für Initiativen zur Verbesserung der Kundenerfahrung, Preisgestaltung, Kundengewinnung, des Cross-Sellings und der Kundenbindung.
  • Überführen Sie unklare Geschäftsanforderungen in strukturierte Data-Science- und Analyselösungen.
  • Konzipieren, entwickeln, validieren und implementieren Sie Machine-Learning-Modelle.
  • Liefern Sie Modelle, die messbaren Geschäftswert schaffen und Entscheidungen unterstützen.
  • Entwickeln und verbessern Sie Anwendungen für generative KI.
  • Konzipieren, entwickeln und pflegen Sie skalierbare ETL-/ELT-Pipelines und Daten-Workflows für Analyse- und KI-Initiativen.
  • Arbeiten Sie mit Data-Engineering-Teams zusammen, um Datenqualität, Datenherkunft, Governance und Plattformskalierbarkeit zu verbessern.
  • Koordinieren Sie sich mit Geschäfts-, Produkt-, Betriebs-, Technologie- und Datenteams, um wirkungsstarke Initiativen zu priorisieren und umzusetzen.
  • Vermitteln Sie analytische Erkenntnisse, Modellergebnisse und Empfehlungen an technische und nicht technische Zielgruppen, einschließlich Führungskräften.
  • Nutzen Sie Data-Science-, Machine-Learning- und generative-KI-Methoden, um komplexe geschäftliche Herausforderungen mit skalierbaren Analyselösungen zu bewältigen.

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science, Statistik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
  • Drei bis fünf Jahre Erfahrung in Data Science, maschinellem Lernen, fortgeschrittener Analytik oder einem verwandten Bereich.
  • Erfahrung im Bankwesen, bei Finanzdienstleistungen oder in einer anderen stark regulierten Branche ist von Vorteil.
  • Nachweisliche Erfahrung bei der Implementierung produktionsreifer Machine-Learning- oder KI-Lösungen.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse sind erforderlich.
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
  • Erfahrung mit PySpark und der Verarbeitung großer Datenmengen.
  • Praktische Erfahrung mit überwachten und unüberwachten Lernverfahren.
  • Praktische Erfahrung mit statistischer Modellierung und Hypothesentests.
  • Praktische Erfahrung in der Versuchsplanung und Durchführung von A/B-Tests.
  • Erfahrung mit Scikit-learn.
  • Erfahrung mit XGBoost und/oder LightGBM.
  • Erfahrung in der Entwicklung von ETL-/ELT-Pipelines.
  • Erfahrung mit Datenmodellierung.
  • Erfahrung mit der Implementierung von CI/CD für Machine-Learning-Workloads.
  • Erfahrung mit Modellüberwachung und Performance-Management.
  • Erfahrung mit Versionskontrolle und Deployment-Frameworks.
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
  • Fähigkeit, Trends, Muster und umsetzbare Erkenntnisse in strukturierten und unstrukturierten Daten zu erkennen.
  • Fähigkeit, analytische Methoden zu entwickeln und komplexe Analysen selbstständig durchzuführen.
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
  • Fähigkeit, Stakeholder mit datenbasierten Empfehlungen zu überzeugen.
  • Sicherer Umgang mit funktionsübergreifenden, matrixorganisierten Strukturen.
  • Ausgeprägte Detailgenauigkeit und Organisationsfähigkeit.
  • Fähigkeit, konkurrierende Prioritäten zu steuern und in einem schnelllebigen Umfeld Ergebnisse zu liefern.
  • Ausgeprägte Verantwortungsbereitschaft und Ownership für Ergebnisse.

Zusatzleistungen

  • Chancengleichheit im Beschäftigungsprozess.
  • Angemessene Vorkehrungen für Menschen mit Behinderungen sind verfügbar.

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