Werde Teil von Deutsche Bank: Dein Job als Lead Analytics Analyst (m/f/x) - Data Analyst in AFC M&S Global Platform in Berlin

Position Overview

*Englisch version below*

Die Deutsche Bank (DB) kann auf eine sehr erfahrene und engagierte Abteilung für die Bekämpfung von Finanzkriminalität (Anti Financial Crime, AFC) zurückgreifen. Diese spielt eine entscheidende Rolle dabei, der Finanzkriminalität bei Geschäftsaktivitäten und globalen Finanzdienstleistungen der DB vorzubeugen und gleichzeitig die Interessen der Bank und der Gesellschaft zu wahren.

Um Finanzkriminalität wirksam zu bekämpfen und flexibel auf Herausforderungen zu reagieren, hat AFC eine Matrixstruktur, die regionale, geschäftsbereichsbezogene und globale Funktionen vereint. Sie teilt sich in die folgenden Kernbereiche auf: Anti-Money Laundering, Sanctions & Embargoes, Anti-Fraud, Bribery & Corruption, Investigations & Intelligence, Monitoring & Screening und Risk Assessment. Teil unseres Engagements ist es, eine enge Zusammenarbeit mit allen Geschäftsbereichen und Unterstützungsfunktionen innerhalb unserer Bank zu stärken.

Was AFC für Sie tun wird

AFC hilft der Deutschen Bank, langfristig Vertrauen und Mehrwert für unsere Kunden, Mitarbeiter*innen und die Gesellschaft zu schaffen. Dabei wenden wir die höchsten Verhaltensstandards an, um den Erfolg der DB bei der Bekämpfung der Finanzkriminalität zu gewährleisten. Wir bieten Ihnen herausfordernde Möglichkeiten, zu lernen, einen Beitrag zu leisten und von Ihrer Reise mit uns zu profitieren. Wir fördern eine offene und integrative Teamkultur mit dem Ziel, eine gesunde, engagierte und gut unterstützte vielfältige Belegschaft aufzubauen und zu erhalten, die in der Lage ist, ihr Bestes zu geben.

Teambeschreibung und Rollendetails

Anti-Financial Crime

Das Management von Risiken im Zusammenhang mit Finanzkriminalität und die Implementierung gültiger und wirksamer Kontrollen, Prozesse und Sicherheitsmaßnahmen haben für die Deutsche Bank höchste Priorität. AFC Monitoring & Screening Global Plattform (GP) ist verantwortlich für die Implementierung der strategischen Transaktionsüberwachungsplattform und die Weiterentwicklung der bestehenden Transaktionsüberwachungs- und Namenslisten-Screening-Systeme. Daten sind die Grundlage für umfassende Kontrollen und ein Schlüsselbereich für die Identifizierung von Risiken im Zusammenhang mit Finanzkriminalität.

Ihre Hauptverantwortlichkeiten

Innerhalb von AFCs GP konzentriert sich die „Intelligence Layer“ Funktion auf die Anwendung erweiterter Analyse Funktionen mit Bezug auf die verwendeten Daten. In dieser Funktion analysieren Sie Daten, und entwickeln daraus Erkenntnisse und Empfehlungen. Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen mit analytischem Fachwissen zu unterstützen. Sie arbeiten mit weiteren Analysten, Dateningenieuren und Wissenschaftlern zusammen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse durch die Anwendung fortschrittlicher Analysemethoden auf unsere Daten zu ermöglichen.

Für diese Rolle verfügen Sie über fundierte Erfahrungen in den Bereichen:

• Analyse und Zusammensetzung von Daten aus verschiedenen Quellen, um Trends und Muster zu identifizieren

• Umsetzung von Geschäftsanforderungen und Risikodefinitionen in anwendbare Analyseaktivitäten und Entwicklung von Erkenntnissen und Empfehlungen zur Unterstützung von Anforderungen im Bereich Anti-Financial Crime

• Transformation von Daten in verwendbare Formate und standardisierte Protokolle

• Fähigkeit, ein ganzheitliches Verständnis der bestehenden Daten und Datenquellen der Bank aufzubauen

• Entwicklung von Modellen und Datenvisualisierung

• der Zusammenarbeit mit Architekten, Infrastrukturexperten und Dateningenieuren in einem internationalen Umfeld für die Datenanalyse

Ihre Kompetenzen und Erfahrungen

• Sie verfügen über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbare Qualifikationen und Erfahrungen

• Erfahrung mit Datenverarbeitungs- und Integrationspipelines in einem Big Data/ETL-Kontext unter Verwendung von GCP, Hadoop, Apache Spark, Shell-Scripting, Testframeworks oder anderen Komponenten aus dem Ökosystem

• Sie haben mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung mit Python, oder ähnlichen Programmiersprachen mit Fokus auf Big Data und ein fundiertes Verständnis für Data Analytics und statistische Methoden