Senior Data Scientist – Cashflow-Prognose & Risikomodellierung (m/f/d)

The Opportunity

Du verantwortest die Data-Science-Arbeit hinter unserem System zur Cashflow-Prognose und Risikoschätzung für Künstler-Royalty-Portfolios. Das umfasst den vollständigen Aufbau, die Evaluierung und kontinuierliche Verbesserung von ML-Modellen – von Rohdaten bis hin zu investorentauglichen Berichten und produktionsreifen APIs – in enger Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern und Investoren.

Your mission

Modellierung & Forschung

• Entwurf, Training und Evaluierung von Modellen zur Prognose von Cashflow-Verteilungen über mehrjährige Horizonte
• Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Risikoschätzung
• Durchführung einer fundierten Modellbewertung
• Recherche und Einbindung zusätzlicher öffentlicher, frei verfügbarer oder käuflicher Datenquellen zur Verbesserung der Modellleistung

Stakeholder-Kommunikation

• Erhebung, Hinterfragung und Präzisierung von Analytics- und ML-Anforderungen gemeinsam mit den Fachbereichen
• Erstellung und Pflege investorentauglicher Evaluierungsunterlagen: KPI-Definitionen, Methodenbeschreibungen und Ergebnisdarstellungen mit Diagrammen
• Übersetzung komplexer probabilistischer Modelloutputs in verständliche Geschäftskennzahlen

Produktivsetzung

• Überführung von Prognose- und Risikomodellen in REST-APIs und Integration in eigene Frontends
• Pflege reproduzierbarer ML-Pipelines inklusive Feature Engineering, Modell-Serialisierung und Versionierung

Anbindung an Cloud-Dateninfrastrukturen

Agentische KI & Datenharmonisierung

Entwicklung LLM-basierter agentischer Workflows zur automatisierten Datenerfassung, -harmonisierung und -anreicherung

Integration dieser Workflows in produktionsreife APIs innerhalb des bestehenden Prognose-Stacks

Your profile

Python-Data-Science-Stack: pandas, Polars, scikit-learn, XGBoost (oder vergleichbar)

Vollständige ML-Umsetzung: von explorativer Datenanalyse und Feature Engineering bis hin zum Deployment eines Modells, das reale Nutzer oder Entscheidungen bedient – unter Anwendung von MLOps-Best-Practices

Probabilistische Modellierung & Quantilregression: Quantile Regression, Kalibrierungsverfahren oder Unsicherheitsquantifizierung in Vorhersagen

Evaluierungsqualität: Design von Kreuzvalidierungen, Kalibrierungsanalyse und Übertragung von Modellkennzahlen in Geschäfts-KPIs

Cloud-Infrastruktur: praktische Erfahrung mit AWS, Azure oder GCP; sicherer Umgang mit verwalteten Datenbanken und dem Deployment von ML-Diensten

Kommunikationsstärke: Fähigkeit, klare Methodendokumentationen zu verfassen und Ergebnisse für nicht-technische Zielgruppen – einschließlich Investoren und Geschäftsführung – aufzubereiten

Nice to have

Bayesianische Modellierung: PyMC, Stan oder vergleichbare Frameworks; hierarchische Modelle, Posterior Predictive Checks

Zeitreihen- & Cashflow-Prognose: Mehr-Horizont-Forecasts, Rolling Feature Engineering, Decay-Modellierung

Finanzielle Risikomodellierung: Shortfall-Analysen, Kreditrisiko oder Portfolio-Verlustschätzung

NGBoost / Distributionsregression: Erfahrung mit Natural Gradient Boosting oder ähnlichen Methoden zur Ausgabe von Verteilungen

Agentische KI / LLM-Workflows: Entwicklung werkzeugnutzender Agenten (LangChain, LlamaIndex, Anthropic SDK o. ä.) für strukturierte Datenaufgaben

Streamlit oder vergleichbare Frontend-Tools für interaktive ML-Anwendungen

Kenntnisse im Bereich Royalties, Musiklizenzen oder Verwertung von Medienrechten (GEMA, ASCAP etc.)

Deutschkenntnisse

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• Julia Dürr
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