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Deutsche Bank
Teambeschreibung und Rollendetails
Anti-Financial Crime
Anti-Financial Crime (AFC) beschäftigt sich mit den folgenden Themen: Geldwäscheprävention, den Kampf gegen Terrorismusfinanzierung, Überwachung von Finanz- und Handelssanktionen sowie die Bekämpfung weiterer krimineller Aktivitäten.
Das Ziel der Abteilung zur Bekämpfung von Finanzkriminalität (AFC) ist die Identifikation und Prävention von Risiken, welche die Integrität und somit den Erfolg der Deutschen Bank gefährden könnten, sowie im Falle von eingetretenen Risiken diese im Interesse aller Beteiligten angemessen aufzuklären.
Im Kern der Abteilung Anti-Financial Crime befindet sich der Bereich AFC Modelling (AFC M). Das Team rund um AFC Model Development entwickelt mithilfe eines risikobasierten Managementansatzes Modelle und Szenarien zur Transaktionsüberwachung und -analyse, um die oben genannten Ziele und Erwartungen bestmöglich zu erfüllen. Als Teil des globalen AFC Digital Assets Team ist diese Stelle verantwortlich für Modelle und Szenarien der Transaktionsüberwachung von digitalen Assets. Das AFC Digital Assets Team ist zuständig für Beratung, Identifizierung und Minderung der digitalen Assets betroffenen-Risiken für die Deutsche Bank weltweit.
Ihre Hauptverantwortlichkeiten
Als Lead Datenwissenschaftler (m/w/d) im Bereich AFC Digital Assets sind Sie verantwortlich für die Umsetzung komplexer Geschäftsanforderungen in implementierbare Modelle mit bekannten Mustern oder Anomalien sowie die Einhaltung der Modellierungsstandards der Deutschen Bank.
Für diese Rolle sollten Sie weitreichende Kenntnisse und Erfahrungen im Bereiche Datenanalyse und -modellierung , fundierte Programmierkenntnisse sowie Erfahrungen mit Transaktionsüberwachung von digitalen Assets vorweisen können.
Entwicklung von Modellen zur Identifkation von Geldwäsche in Python, R, Apache Spark oder Scala
Nutzung von Blockchain Analytics-Lösungen, um digitale Assets-spezifische Modelle zu entwickeln
Verständnisaufbau über existierende Datenströme und Datenquellen innerhalb der Bank, mit dem Ziel das volle Potential vorhandener sowie neuer Daten auszuschöpfen
Zusammenarbeit mit Businessexperten, Investigatoren, Architekten, Infrastrukturexperten und Entwicklern an einem internationalen strategischem Framework zur Geldwäscheprävention – von der Datenanalyse bis hin zu skalierbaren Modellen sowie Entwicklung professioneller Modellierungsstandards
Dokumentation von Quellcodes und Methodik
Support und Qualitätssicherung während der Test- und Entwicklungsphasen
Bereitschaft zur Übernahme einer Führungsposition als Lead Data Scientist, Leitung eines Teams aus (Senior) Data Scientists
Ihre Kompetenzen und Erfahrungen
Abgeschlossenes Studium in Mathematik, Physik, Informatik oder vergleichbare Qualifikationen und Erfahrungen
Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung mit strukturierten und unstrukturierten Datenquellen auf Basis einen tiefgehenden Verständnisses der statistischen und geometrischen Grundlagen
Erfahrung mit digitalen Assets, Kenntnisse von digitalen Assets-spezifische Risiken sowie von verfügbaren Methoden zur Risikominderung
Erfahrung im Bereich Datenmodellierungspipelines im Big Data Kontext mithilfe von Hadoop und Apache Spark sowie anderen Anwendungen wie (Kafka, Solr, etc.)
Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit Python, Scala, C ++ oder ähnlichen Programmiersprachen (Fokus auf Big Data)
Echtes Interesse an Anti-Financial-Crime.Themen wie AML, Name Screening und CTF
Erfahrungen mit Shell Script, Test Frameworks und Git wünschenswert
Fundierte Kenntnisse über Entwicklungsprozesse und -paradigmen wünschenswert
Erfahrung im Bereich AFC, Compliance oder Banking wünschenswert
Teamfähigkeit, Führungserfahrung sowie ein hohes Maß an persönlicher Integrität
Sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift, gute Kenntnisse der deutschen Sprache in Wort und Schrift wünschenswert
Was wir Ihnen bieten
Die Stelle wird in Voll- und in Teilzeit angeboten.
Wir bieten eine breite Palette von Leistungen, die all Ihre beruflichen und persönlichen Bedürfnisse abdecken.
Emot
KYC Quality Control Analyst (f/m/x) Berlin Vollzeit Deutsche Bank Software Developer PL/I (m/w/d) Deutschland Ausbildung Sopra Steria SE Corporate Compliance Manager Frankfurt am Main Vollzeit MAM Gruppe
Werkstudent / Praktikant (m/w/d) Financial Crime - RegTech Berlin Praktikum/Werkstudent Deloitte GmbH KYC / Financial Crime Risk Control Subject Matter Expert (f/m/x) Corporate Bank Berlin Vollzeit Deutsche Bank