Du willst im Bereich Strategy, Risk & Transactions – Advisory – Financial Risk Finanzdienstleistern helfen, Risiken besser zu managen? Unser Team unterstützt umfassend in allen Phasen des Geschäftsprozesses und kombiniert gezielte Erfahrung, tiefes technisches Wissen, führendes Branchen Know-how und ein umfangreiches Verständnis von regulatorischen Anforderungen. Sichere unseren gemeinsamen Erfolg und mach mit uns den Unterschied: als Consultant Data Science Credit Risk (m/w/d). Standorte: Düsseldorf, Berlin, Frankfurt (Main), Hamburg, Hannover, Köln, München und Stuttgart. ## Dein Impact: Als Consultant Data Science Credit Risk (m/w/d) entwickelst du für Finanzdienstleister Lösungsansätze zur Bewältigung aktueller Herausforderungen im Kreditrisikomanagement – und trägst mit deiner Beratung zur Ausgestaltung von Geschäftsprozessen bei. - Hands-on-Einstieg: Du bringst deine Studienerfahrung in die Entwicklung und Implementierung von Kreditrisikomodellen (Rating-Modelle, Kreditportfoliomodelle, Frühwarnsysteme etc.) ein und baust so tiefgehendes Fachwissen auf. - Aufgabenvielfalt: Zusätzlich beschäftigst du dich mit der Validierung und Prüfung von Kreditrisikomodellen sowie mit Machine Learning, Text Mining etc. im Kontext von Kreditprozessen und - - Weiterentwicklung: Du unterbreitest neue Ideen die Prozesse deiner Kunden zu optimieren und unsere Tools weiterzuentwickeln. - Wachstum: Dein Team unterstützt du engagiert bei der Identifikation neuer Geschäftsfelder, der Akquise neuer Mandanten und der Angebotserstellung. - Innovation: Im Rahmen deiner Tätigkeit bringst du eigene Ideen ein, um Kunden noch besser zu beraten und wirkst bei der Entwicklung neuer Produkte bis zur Marktreife mit. ## Dein Skillset: - Abschluss in Wirtschaftswissenschaften, (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen, (Wirtschafts-) Mathematik oder vergleichbar - Idealerweise erste Erfahrungen und ein gutes Verständnis des Bankwesens in den Bereichen Aufsichtsrecht, Risikomanagement und Kreditprozesse - Gute Statistikkenntnisse, lineare/logistische Regression oder Machine-Learning-Modelle in der Risikoparameterschätzung (PD, LGD, CCF) zur Anwendung von Basel II bis IV oder IFRS 9 - Ausgeprägte IT-Affinität und erste Kenntnisse in Skript- oder Programmiersprachen (z. B. Python, R, SAS) und relationalen Datenbanksystemen (SQL) - Hohes Engagement, Teamgeist, schnelle Auffassungsgabe und Freude an anspruchsvollen Projekten - Reisebereitschaft sowie Spaß an der Kommunikation und Präsentation für anspruchsvolle Zielgruppen auf Deutsch und Englisch (sehr gut in Wort und Schrift) ## Deine Chance: - Spannende Aufgaben in einem innovativen Umfeld mit hochmotivierten Kolleg:innen, die sich schon jetzt auf deine Impulse freuen - Gute Rahmenbedingungen mit attraktivem Gehalt und zahlreichen Zusatzleistungen, z. B. Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung, Fahrradleasing und Corporate Benefits - Work-Life-Balance durch Mobile Working & Teilzeit, EU Remote Working, Sabbaticals, Mitarbeiter:innen-Events, Well-being Angebote wie z. B. Gesundheitstage, Kooperationen mit Fitness-Anbietern und den Familienservice, der dich bei privaten Herausforderungen unterstützt - Exzellente Weiterbildung an der Deloitte University, in On- und Offline-Seminaren und im Rahmen der Berufsqualifikation - Vielfältige Gestaltungsräume und aktive Förderung einer inklusiven Unternehmenskultur – u. a. durch unsere Diversity & Inclusion Mitarbeiter:innen-Netzwerke ## Bist du bereit? Mach mit uns den Unterschied! Unser Recruiting-Team freut sich auf deine Bewerbungsunterlagen (CV sowie Abitur-, Hochschul- und Arbeitszeugnisse) über unser Online-Formular. Ein Anschreiben und ein Bewerbungsfoto sind bei uns nicht erforderlich. Gleiche Chancen für alle: Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen, die so vielfältig sind wie wir – unabhängig von Alter, Behinderung, ethnischer Herkunft und Nationalität, Geschlecht, Religion, sexueller Orientierung oder sozialer Herkunft. Noch Fragen? Alle Infos zu unserem Bewerbungsprozess findest du in unseren [Bewerbungs-FAQs](https://job.deloitte.com/bewerbung/faq). Job-ID: 49059

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