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Originele vacaturetekst

Senior Software Engineer (m/w/d) im AFC-Modelling Modellentwicklungsteam [Rolle: Analytics Expert]

Senior Software Engineer (m/w/d) im AFC-Modelling Modellentwicklungsteam [Rolle: Analytics Expert] Job ID:R0066027Listed: 2021-03-01Regular/Temporary: RegularLocation: FrankfurtPosition Overview

*English version to follow the German text*

Team/Bereich

Das Ziel von AFC Modelling, welches seit Ende 2019 Teil der Group Strategic Analytics ist, ist die Identifizierung von Risiken resultierend aus Finanzkriminalität, welche die Integrität und somit den Erfolg der Deutschen Bank gefährden, deren bestmögliche Verhinderung, oder falls geschehen, deren angemessene Aufklärung im Interesse aller beteiligten Parteien. Der Rahmen von AFC leitet sich aus rechtlichen, regulatorischen und internen Anforderungen ab, einschließlich spezifischer Länderrichtlinien der Länder, in denen die Deutsche Bank tätig ist.

Innerhalb der gesamten Wertschöpfungskette von AFC stellt der Bereich AFC Modelling (AFC M) ein Herzstück dar, denn auf Basis eines risiko-basierten Management Ansatzes entstehen hier die Modelle und Szenarien mit denen die oben genannten Ziele und Erwartungen in konkrete Kontrollen und Analysen umgesetzt werden. Geographisch erstreckt sich der Verantwortungsbereich des Bereiches auf Deutschland, Europa und Asien und deckt somit 42 Länder ab, in denen die Deutsche Bank aktiv ist.

Aufgabenbeschreibung

In der Rolle des Analytics Expert innerhalb von AFC M werden Sie die Leitung eines Teams von Entwicklern übernehmen. Expert Analysten sind verantwortlich für die Einarbeitung von Business Anforderungen in die Code Basis sowie der Einhaltung von den Coding Standards der Deutschen Bank. Zur Umsetzung der Business Anforderungen, innerhalb ambitionierter Deadlines, leiten Sie mehrere Arbeitsgruppen. Für diese Rolle sollten Sie sehr gute Python Kenntnisse sowie Erfahrungen in der Cloud mit Fokus auf ETL/ELT Entwicklung vorweisen können.

  • Verständnis für bestehende Datenpipelines und Datenquellen der Bank aufzubauen, indem Sie an Entwurfssitzungen, Workshops und Schulungen teilnehmen, mit dem Ziel dieses Verständnis zur Entwicklung automatisierter Datentransformations- und Datenvalidierungspipelines zu nutzen

  • Entwicklung von Geldwäsche Prävention und weiterer Plattform Komponenten in Python, Apache Spark oder Scala

  • Zusammenarbeit mit Architekten, Infrastrukturexperten und Modellentwicklern an einem internationalen strategischen Rahmenwerk für automatisierte Geldwäscheprävention - von der Datenbeschaffung bis hin zu automatischen Tests und CI/CD-Prozessen unter Verwendung einer hauseigenen Plattform oder Mantas/Smaragd

  • Dokumentation von Quellcode, Plattformkomponenten und Run Books

  • Unterstützung und Qualitätssicherung während der Test- und Entwicklungsphase

Fähigkeiten & Erfahrungen
  • Sie haben ein Studium in (Wirtschafts-) Mathematik, (Wirtschafts-) Informatik oder Wirtschaftswissenschaften mit quantitativer Ausrichtung abgeschlossen oder vergleichbare Qualifikationen und Erfahrungen

  • Erfahrungen mit Datenintegration (ETL/ELT/API-Entwicklung) und mit Hadoop oder Apache Spark sind eine Voraussetzung. Erfahrungen mit Shell-Scripting, Test-Frameworks, Git-Branching Strategien sind wünschenswert.

  • Sie haben mindestens 5 Jahre Erfahrung in Python, C++, Java oder ähnlichen Programmiersprachen mit Schwerpunkt auf Big Data und haben Erfahrungen mit dem Software-Entwicklungs-Lebenszyklus (SDLC)

  • Erfahrungen in den Bereichen Finanzkriminalität, Compliance, Finanzdienstleistungen und Bankwesen sind wünschenswert ebenso wie Erfahrungen mit Mantas/Smaragd

  • Sie sind ein Teamplayer und haben Führungserfahrungen sowie ein hohes Maß an persönlicher Integrität

  • Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Englischkenntnisse

Ausschreibungsdauer: bis auf weiteres

Kontakt: Nicole Gersemsky (+49 69 910 68693)

English:

Team/Department

The aim of AFC Modelling – since end of 2019 part of Group Strategic Analytics – is to identify risks resulting from financial crime that endanger the integrity and thus the success of Deutsche Bank, their best possible prevention, or, if this occurs, their appropriate investigation in the interests of all parties involved. The AFC framework is derived from legal, regulatory and internal requirements, including specific country guidelines for the countries in which Deutsche Bank operates.

AFC Modelling (AFC M) is at the heart of the entire AFC value chain, as the models and scenarios with which the above-mentioned goals and expectations are implemented in concrete controls and analyses are created on the basis of a risk-based management approach. Geographically, the area of responsibility of the division extends to Germany, Europe and Asia and thus covers 42 countries in which Deutsche Bank is active.

Key responsibilities

As Analytics Expert within AFC M, you will lead a team of developers. Expert analysts are responsible for incorporating business requirements into the code base and for compliance with Deutsche Bank's coding standards. To implement the business requirements, within ambitious deadlines, you lead several working groups. For this role you should have very good Python knowledge and experience in the cloud with a focus on ETL / ELT development.

  • Build an understanding of the bank's existing data pipelines and data sources by attending design sessions, workshops and training courses, with the aim of using this understanding to develop automated data transformation and data validation pipelines

  • Development of money laundering prevention and other platform components in Python, Apache Spark or Scala

  • Cooperation with architects, infrastructure experts and model developers on an international strategic framework for automated money laundering prevention - from data acquisition to automatic tests and CI / CD processes using an in-house platform or Mantas/Smaragd

  • Documentation of source code, platform components and run books

  • Support and quality assurance during the test and development phase

Skills and experience
  • You have a degree in (business) mathematics, (business) computer science or economics with a quantitative focus or have comparable qualifications and experience

  • Experience with data integration (ETL / ELT / API development) and with Hadoop or Apache Spark is a prerequisite. Experience with shell scripting, test frameworks, Git branching strategies is desirable.

  • You have at least 5 years of experience in Python, C ++, Java or similar programming languages with a focus on Big Data and have experience with the software development life cycle (SDLC)

  • Experience in the areas of financial crime, compliance, financial services and banking is desirable as well as experience with Mantas/Smaragd

  • You are a team player and have leadership experience as well as a high level of personal integrity

  • Excellent oral and written English skills; German desirable

Posting duration: until further notice

Contact: Nicole Gersemsky (+49 69 910 68693)

Unsere Werte bestimmen das Arbeitsumfeld, welches wir schaffen möchten – vielfältig, wertschätzend und offen für verschiedene Meinungen. Nur eine Unternehmenskultur, die eine Vielzahl von Perspektiven, sowie kulturellen und gesellschaftlichen Hintergründen vereint, fördert Innovation. Wir setzten auf vielfältige Teams, in welchen die Menschen ihr volles Potential entfalten können – denn das Zusammenführen verschiedener Talente und Ideen spielt eine entscheidende Rolle für den geschäftlichen Erfolg der Deutschen Bank.

Unsere Unternehmenskultur setzt hohe ethische Standards und fördert ein gutes Miteinander. Unabhängig von kulturellem Hintergrund, Nationalität, ethnischer Zugehörigkeit, geschlechtlicher und sexueller Identität, körperlichen Fähigkeiten, Religion und Generation freuen wir uns über Bewerbungen talentierter Menschen.
Sprechen Sie uns an: Wir bieten flexible Arbeitszeitmodelle und weitere Zusatzleistungen, um Sie in Ihrem Berufsleben zu unterstützen.

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Art des Stellenangebotes:
Intern

Fähigkeiten

  • Es ist kein Abschluss erforderlich

Was wir bieten

Vertrag:
Listed: 2021-03-01