Job Overview

risiq entwickelt innovative SaaS-Lösungen für Banken und Finanzinstitute. Dabei verbinden wir quantitative Modellierung, Datenanalyse und moderne Technologien, um Prozesse im Banking zu digitalisieren, zu automatisieren und methodisch weiterzuentwickeln.

Als Quantitative Modelling Associate [m/w/d] arbeitest du an quantitativen Modellen, Modellvalidierungen und analytischen Fragestellungen mit direktem Produkt- und Kundenbezug. Dein Aufgabenbereich umfasst neben ESG- und Climate-Risk-Themen auch weitere Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette von Banken, etwa im Risikomanagement, in der Prozessautomatisierung und bei der Entwicklung innovativer daten- und modellbasierter Lösungen.

Du übernimmst Verantwortung für klar definierte Arbeitspakete, bringst dich aktiv in die methodische Weiterentwicklung ein und wächst gemeinsam mit einem erfahrenen Team fachlich und persönlich.

Ihre Aufgaben

• Mitarbeit bei der Entwicklung, Kalibrierung und Weiterentwicklung quantitativer Modelle
• Unterstützung bei Modellvalidierungen und Qualitätssicherungsmaßnahmen
• Prüfung von Modellannahmen, Methoden, Daten und Ergebnissen auf Plausibilität, Robustheit und Nachvollziehbarkeit
• Konzeption und Umsetzung statistischer und datenbasierter Analysen
• Unterstützung bei der Überführung quantitativer Methoden und Modelle in praktisch einsetzbare SaaS-Lösungen
• Mitarbeit an Banking-Anwendungsfällen rund um Digitalisierung, Automatisierung, Risiko und innovative Modellierungsansätze
• Bewertung und Umsetzung geeigneter AI- und Machine-Learning-Use-Cases im Banking
• Erstellung fachlicher Dokumentationen und adressatengerechte Aufbereitung von Ergebnissen
• Enge Zusammenarbeit mit Mitarbeitenden aus Quantitative Modelling, Engineering, Product und Risk Governance

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Fachgebiet, z. B. Statistik, Mathematik, Ökonometrie, Data Science, Informatik, Physik, Finanzmathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
• Erste Berufserfahrung (bis ca. zwei Jahre) im quantitativen, statistischen oder datenanalytischen Umfeld – auch relevante Praktika, Werkstudententätigkeiten oder eine Abschlussarbeit mit thematischem Bezug werden berücksichtigt
• Erfahrung im Banking, Risikomanagement, FinTech oder in der Beratung von Finanzinstituten ist wünschenswert, aber kein Muss
• Fundierte Kenntnisse statistischer Methoden und quantitativer Modellierung
• Praktische Erfahrung mit Python, R, SAS, Stata, SPSS, Excel oder vergleichbaren Analyse- und Programmierwerkzeugen
• Erste Berührungspunkte mit der Entwicklung, Validierung oder Implementierung quantitativer Modelle von Vorteil
• Kenntnisse in SQL, Datenvisualisierung, Softwareentwicklung oder der produktiven Integration von Modellen sind ein Plus
• Erste Erfahrung mit AI- oder Machine-Learning-Anwendungsfällen im Banking ist willkommen, aber nicht vorausgesetzt
• Strukturierte, präzise und lernbereite Arbeitsweise sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Key Responsibilities

Basic Qualifications

Preferred Qualifications

Warum wir?

Company Culture & Benefits

• Einstieg in ein dynamisches Scale-up mit direktem Bezug zu realen Banking-Anwendungsfällen
• Vielfältige Themen über ESG und Climate Risk hinaus – von Risikomanagement bis Prozessautomatisierung
• Arbeit an SaaS-Lösungen für Digitalisierung, Automatisierung und datenbasierte Entscheidungsprozesse
• Enge Zusammenarbeit mit und Mentoring durch erfahrene Kolleginnen und Kollegen aus Modelling, Engineering und Product
• Hoher Gestaltungsspielraum und die Möglichkeit, schnell Verantwortung zu übernehmen
• Klare Entwicklungsperspektive in Richtung Senior Associate

Du möchtest quantitative Modelle nicht nur verstehen, sondern aktiv mitentwickeln und in wirksame Banking-Lösungen überführen? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.