24 Python Mathematik Jobs

Erstellung von Budgets und Reporting, Datenanalyse und Visualisierung mit Python (Pandas, Plotly, Scikit-Learn) sowie SQL. Erforderlich sind sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Angebot: Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildung.

Mitarbeit im operativen Tagesgeschäft der Wertpapierabwicklung, Überwachung des Orderstatus und Nachverfolgung offener Wertpapieraufträge. Sehr gute MS-Excel Kenntnisse sind erforderlich. Flexible Homeoffice-Möglichkeit im Zentrum Wiens wird geboten.

Entwickle aussagekräftige Analysen aus Rohdaten, bereite sie zielgruppengerecht auf und liefere Entscheidungsgrundlagen. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse sind erforderlich. Du erhältst vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten in einem wachsenden Konzern.

Kundenberatung zu Versicherungsthemen, aktuarielle Projekte (IFRS 17, Solvency II), Modellentwicklung und Tool-Entwicklung in R oder Python. Abgeschlossenes Studium der Mathematik oder Wirtschaftsmathematik erforderlich. Weiterbildung zum Aktuar AVÖ wird gefördert.

Analyse von Marktrisiken (Zinsänderungsrisiko, Credit-Spread-Risiko), Liquiditätsrisiko, LCR, NSFR. Erstellung von Ad-hoc-Analysen und Risikoreporting. Mehrjährige Berufserfahrung im Risikomanagement oder Bankwesen erforderlich. Sehr gute MS Office und Power BI Kenntnisse. Möglichkeit zur Weiterbildung.

Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines, Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, sehr gute SQL-Kenntnisse. Mitgestaltung einer modernen Data- & Analytics-Plattform.

Kundenprojekte eigenständig begleiten, interdisziplinär koordinieren und KI-Tools nutzen. Fundierte Statistikkenntnisse und mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science sind erforderlich. Sie profitieren von direkter Einflussnahme auf Produkte.

Fachliche und disziplinarische Führung des Data- & Analytics-Teams. Planung, Steuerung und Realisierung von Data-Engineering- und Analytics-Projekten. Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder Data Science ist erforderlich. Bietet abwechslungsreiche Aufgaben und Weiterbildungsangebote.

Entwicklung quantitativer Modelle und Simulationen, Analyse und Aufbereitung strukturierter Daten. Grundkenntnisse in Statistik und Monte-Carlo-Simulation erforderlich. Unterstützung bei persönlicher Weiterentwicklung.

Entwicklung von Softwarelösungen für digitale Datenprodukte und Digital Twins. Konzeption und Implementierung einer modernen Data Platform mit Cloud- und semantischen Technologien. Fundierte Kenntnisse in Python und REST-APIs sind erforderlich. Ein attraktives Weiterbildungsangebot wird geboten.

Unterstützung bei regulatorischen Meldungen (COREP, FINREP) und Datenanalyse. Gute Excel-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeitmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten werden geboten.

Entwicklung skalierbarer Data Pipelines, Aufbau von Datenmodellen und Workflows. Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse erforderlich. Arbeit an produktiven Cloud-Datenplattformen. Bietet Raum für eigene Ideen und gezielte Weiterentwicklung.

Durchführung von Pre-Silicon-Verifikation für digitale IP und SoC-Integration. Mindestens 10 Jahre Erfahrung in digitaler Pre-Silicon-Verifikation mit SystemVerilog/UVM. Vorteil: KI/ML-Anwendung zur Effizienzsteigerung.