Über freenet
freenet bietet ein umfangreiches Portfolio rund um die Themen Mobilfunk, Internet und TV-Entertainment. Online auf www.freenet-digital.de sowie in rund 520 eigenen Shops erhält jeder Kunde die ideale Lösung für sein digitales Leben. Deutschlandweit beraten wir persönlich, unabhängig und individuell.
Aufgaben
- Modellierung & Feature Engineering: Entwicklung leistungsfähiger Algorithmen und Scores zur Prognose von Zahlungsverhalten. Fokus liegt auf kreativem und technisch fundiertem Feature Engineering, um aus komplexen Datenquellen relevante Signale zu extrahieren
- Vom Modell in die Praxis: Überführung analytischer Modelle in konkrete Strategien und Handlungsempfehlungen für operative Prozesse. Durchführung von A/B-Tests zur Bewertung alternativer Prozessvarianten und Sicherstellung eines messbaren Mehrwerts im Tagesgeschäft
- Risikoorientierte Analysen: Erstellung von Portfolioanalysen mit Fokus auf Kredit- und Ausfallrisiken sowie Ableitung von Steuerungsmaßnahmen
- Forecasting & Planung: Prognose zentraler Kennzahlen für operative Planung, Budgetierung und Forecasting
- Prozesssteuerung: Analyse von Geschäftsprozessen, Identifikation von Stellhebeln und Einleitung geeigneter Maßnahmen bei Abweichungen oder Diskontinuitäten
- Datenanalyse & Datenbasis: Eigenverantwortliche Informationsbeschaffung und Aufbau einer robusten Datenbasis aus unterschiedlichen Quellen zur kontinuierlichen Modellverbesserung
- Schnittstellenmanagement: Enge Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen zur datengetriebenen Weiterentwicklung der Prozesse
- Interne Vernetzung: Förderung der Zusammenarbeit zwischen analytischen und operativen Einheiten zur besseren Nutzung von Daten im Forderungsmanagement
Anforderungen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Data Science oder eine vergleichbare Ausbildung
- Tiefes Verständnis für die Transformation von Rohdaten zur Verbesserung der Modellgüte sowie Erfahrung im Umgang mit Overfitting und der Entwicklung robuster Modelle für den Praxiseinsatz
- Sehr gute Kenntnisse in multivariaten Analyseverfahren, Predictive Analytics und Data Mining
- Sicherer Umgang mit Datenbanken sowie sehr gute SQL-Kenntnisse
- Erfahrung mit Programmiersprachen für Datenanalyse (Python, R) sowie idealerweise Erfahrung mit modernen ML-Frameworks (z.B. Scikit-Learn, XGBoost) und automatisierten Pipelines
- Idealerweise Berufserfahrung in der Telekommunikation oder in Branchen mit Massenkundenprozessen
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, strukturierte Arbeitsweise sowie hohe Eigenverantwortung
- Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und prozessorientiertes Denken