Abgeschlossenes Studium (Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften, IT oder Ähnliches) - Idealerweise Erfahrung in der Kreditrisikomodellierung im Bankenumfeld - Know-how im Bereich Data Science Life Cycle (SQL, R und/oder Python): Datenstrukturen, Datenanalyse und -aufbereitung, Modelltraining, Evaluation und Deployment
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Aufbereitung der Kfz-Zulassungsdaten und Wartung großer Datenbestände - Durchführung automationsunterstützter Plausibilisierungsprüfungen mittels R-Skripten sowie Zusammenführung mehrerer Programme - Schnittstelle zwischen Fachstatistik und IT sowie Ansprechstelle für interne und externe Datenanfragen
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Prüfung und Bearbeitung der von Unternehmen an Statistik Austria gemeldeten Daten in der Leistungs- und Strukturerhebung, u.a. auch in Verbindung mit Verwaltungsdaten (z.B. Jahresabschlüsse, Steuerdaten) - Kontaktaufnahme mit den Unternehmen zwecks Überprüfung der Richtigkeit der Daten und somit Sicherung der Qualität …
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Durchführung von Reporting und Analyse der Veränderungen definierter Performance- und Risiko-Kennzahlen (KPIs) zur Unterstützung des Controlling. Strategische Analyse von relevanten Regularien zur Weiterentwicklung der verwendeten Prozesse und Alerts (z.B. REMIT, MAR)
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Diese Aufgaben erwarten Sie: - Beratung und Betreuung von Projekten aus allen Fachbereichen bei methodischen Fragestellungen - Entwickelung von Innovationen und Förderung der Modernisierung des statistischen Produktionsprozesses … Weiterentwicklung der amtlichen Statistik im Rahmen von internationalen Projekten
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intensive Beschäftigung mit mathematischen und aktuariellen Themen insb. Bewertung, Analyse und Beratung im Zusammenhang mit Personalrückstellungen und Betrieblicher Altersvorsorge - Mitarbeit bei der Erstellung von fachspezifischen Programmen
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Karriere … Herausragende wissenschaftliche Qualifikation auf dem Gebiet der der regulatorischen Statistik und der statistischen Methodik der Planung und Auswertung klinischer Studien mit Schwerpunkt innovative Studiendesigns
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Durchführung der Projektarbeiten von Foresight ,,Explainable AI for Seasonal Low-Flow Forecasting and Water Management in Austria" o Anwendung und Entwicklung von neuen Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens für eine flächige Niederwasserprognose …
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Durchführung der Projektarbeiten von Foresight „Explainable AI for Seasonal Low-Flow Forecasting and Water Management in Austria“ - Anwendung und Entwicklung von neuen Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens für eine flächige Niederwasserprognose in Österreich
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Unser Kunde ist ein etabliertes, zukunftsorientiertes Unternehmen mit hoher Datenexpertise und starkem Qualitätsbewusstsein. In einem internationalen Umfeld werden datenbasierte Entscheidungen, flache Hierarchien und Eigenverantwortung gefördert – ideal für analytische und innovative Persönlichkeiten
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