Data Scientist / Business Analyst Forderungsmanagement (w/m/d)

Data Scientist / Business Analyst Forderungsmanagement (w/m/d)

Data Science Mit Skill-Test

• Vollzeit
• Stuttgart
• Vor Ort
• Mid-Level
• Start ab sofort

Deine Aufgaben

Das Unternehmen bietet ein umfangreiches Portfolio rund um die Themen Mobilfunk, Internet und TV-Entertainment. Für den Standort Stuttgart suchen wir ab sofort tatkräftige Unterstützung in Vollzeit als Data Scientist / Business Analyst im Bereich Forderungsmanagement. In dieser Rolle hast Du die Möglichkeit, mit Daten echten Mehrwert zu schaffen und aktiv zur Weiterentwicklung eines datengetriebenen Forderungsmanagements beizutragen. Du arbeitest in einem anspruchsvollen und dynamischen Umfeld an der Schnittstelle von Analytics, Geschäftsprozessen und operativer Steuerung. Dabei nutzt Du moderne Analyse- und Modellierungsmethoden, um das Zahlungs- und Kundenverhalten besser zu verstehen, Risiken frühzeitig zu erkennen und wirksame Steuerungsstrategien abzuleiten. Gemeinsam mit einem engagierten Team entwickelst Du datenbasierte Entscheidungsgrundlagen, optimierst bestehende Prozesse und überführst analytische Modelle in konkrete operative Maßnahmen. In enger Zusammenarbeit mit Fachbereichen und der IT trägst Du dazu bei, innovative Analytics-Ansätze nachhaltig im Tagesgeschäft zu verankern und das Forderungsmanagement kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Dein Profil

Der ideale Kandidat hat ein erfolgreich abgeschlossenes Studium der Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Data Science oder eine vergleichbare Ausbildung. Er oder sie verfügt über ein tiefes Verständnis der 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 sind erforderlich. Ein sicherer Umgang mit Datenbanken sowie sehr gute SQL-Kenntnisse sind ebenfalls notwendig. Erfahrung mit Programmiersprachen für Datenanalyse wie Python oder R sowie idealerweise Kenntnisse in modernen ML-Frameworks (z. B. scikit-Learn, XGBoost) und automatisierten Pipelines sind von Vorteil. Zudem sollte der Bewerber über ausgeprägte analytische Fähigkeiten, eine strukturierte Arbeitsweise und hohe Eigenverantwortung verfügen. Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und prozessorientiertes Denken sind ebenfalls wichtige Eigenschaften.

Tech-Stack

Tippe an, was du schon kannst – wir zeigen dir, wie gut die Stelle passt.

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation

Posted Nov 01, 2026

Posted Nov 01, 2026