data scientist business analyst forderungsmanagement bei freenet DLS GmbH
Als Data Scientist oder Business Analyst im Bereich Forderungsmanagement gestalten Sie bei freenet die Zukunft datengetriebener Prozesse in Stuttgart. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen komplexen Analysen und operativer Steuerung, um Zahlungsraten und Kundenverhalten präzise vorherzusagen. Diese Position bietet Ihnen die Chance, Ihr Fachwissen in Python und SQL direkt in messbare Geschäftserfolge umzuwandeln.
Was erwartet dich in dieser Rolle?
In dieser spannenden Position bringen Sie Ihre analytischen Fähigkeiten direkt in den Kern des Geschäfts ein und entwickeln Strategien, die das Forderungsmanagement nachhaltig verbessern.
- Datengetriebene Entscheidungsfindung — Sie erstellen fundierte Entscheidungsgrundlagen, die helfen, Risiken frühzeitig zu erkennen und Chancen zu nutzen.
- Modellierung & Entwicklung — Sie arbeiten mit modernen Algorithmen, um Zahlungs- und Kundenverhalten zu verstehen und neue Scores zu entwickeln.
- Operative Umsetzung — Ihre Analysen münden in konkrete Handlungsempfehlungen, die im Tagesgeschäft sofort umgesetzt werden.
Diese Rolle verbindet theoretisches Wissen mit praktischer Anwendung und ermöglicht Ihnen, echte Veränderungen im Unternehmen voranzutreiben.
Welche Aufgaben erwarten dich?
Ihre Hauptaufgaben drehen sich um die Analyse von großen Datenmengen und die Entwicklung von Modellen, die für das Unternehmen messbaren Mehrwert liefern.
- Feature Engineering & Modellierung — Sie entwickeln leistungsstarke Algorithmen zur Prognose von Zahlungsverhalten und extrahieren relevante Signale aus komplexen Datenquellen.
- Testmanagement — Durch die Durchführung von A/B-Tests bewerten Sie verschiedene Prozessvarianten und sichern einen messbaren Erfolg ab.
- Risikoanalyse & Forecasting — Sie erstellen Portfolioanalysen zu Kredit- und Ausfallrisiken sowie Prognosen für Budgetierung und Planung.
- Prozessoptimierung — Sie analysieren Geschäftsprozesse, identifizieren Optimierungspotenziale und leiten bei Abweichungen geeignete Maßnahmen ein.
Dadurch tragen Sie wesentlich dazu bei, die Datenbasis des Unternehmens zu stärken und Prozesse effizienter zu gestalten.
Was solltest du mitbringen?
Um diese Position erfolgreich ausfüllen zu können, benötigen Sie ein fundiertes akademisches Hintergrundwissen und praktische Erfahrung in der Datenanalyse.
- Akademischer Hintergrund — Ein abgeschlossenes Studium in Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik oder Data Science ist zwingend erforderlich.
- Technische Expertise — Sie verfügen über sehr gute SQL-Kenntnisse und sichere Programmierfähigkeiten in Python oder R sowie Erfahrung mit ML-Frameworks.
- Praxiserfahrung — Kenntnisse in der Transformation von Rohdaten und Erfahrung im Umgang mit Overfitting sind für die Entwicklung robuster Modelle essenziell.
- Branchenwissen — Erfahrung in der Telekommunikation oder bei Massenkundenprozessen wird als wünschenswerter Vorteil gesehen.
Wichtig ist zudem eine strukturierte Arbeitsweise und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu kommunizieren.
Was bietet dir das Unternehmen?
freenet bietet ein umfassendes Paket an Vorteilen, das Ihre Work-Life-Balance und persönliche Entwicklung unterstützt.
- Flexibilität — Durch die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten können Sie Ihren Arbeitsalltag flexibel gestalten.
- Finanzielle Extras — Ein Zuschuss zum Deutschland-Ticket und subventionierte Fitnessstudio-Mitgliedschaften verbessern Ihre Lebensqualität.
- Vergünstigungen — Attraktive Mitarbeiterrabatte auf Mobilfunktarife und diverse Mitarbeitervergünstigungen stehen Ihnen zur Verfügung.
- Standort — Der Standort in Stuttgart bietet eine gute Verkehrsanbindung für Ihren täglichen Weg.
Das Unternehmen legt Wert auf eine moderne Arbeitskultur und die Förderung von Talenten im Bereich Data Science.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Wie sieht die Work-Life-Balance in dieser Position aus?
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Die Position bietet eine gute Balance durch mobiles Arbeiten und flexible Gestaltungsmöglichkeiten. Das Unternehmen schätzt die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben und unterstützt dies durch verschiedene Benefits wie Fitnesszuschüsse und Tickets.
Welche Tools werden täglich genutzt?
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Sie arbeiten hauptsächlich mit Python, R und SQL. Zudem sind Erfahrungen mit ML-Frameworks wie scikit-Learn oder XGBoost von Vorteil, um moderne Analysepipelines zu erstellen und zu betreiben.
Ist die Stelle auch remote möglich?
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Ja, mobiles Arbeiten ist als Benefit aufgeführt. Die Position basiert jedoch auf einem hybriden Modell mit Präsenzzeit in Stuttgart, um die Zusammenarbeit mit dem Team zu gewährleisten.
Was bringt die Branche Telekommunikation für mich?
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Die Telekommunikationsbranche bietet große Datenmengen und komplexe Kundenstrukturen. Erfahrung hier ist besonders wertvoll, da Sie direkt an Massenkundenprozessen arbeiten und skalierbare Lösungen entwickeln können.