# Modelling Quantitative Research & Development Senior Specialist - Group Strategic Analytics (f/m/x) Frankfurt/Berlin at Deutsche Bank

Deutsche Bank is hiring a Modelling Quantitative Research & Development Senior Specialist - Group Strategic Analytics (f/m/x) Frankfurt/Berlin. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Level](https://jobsbylevel.com/go/c120f744-feac-4386-af7f-af328325ac3a?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 17 out of 100. Frankfurt Theodor-H-A IBC.

## Details

- Company: [Deutsche Bank](https://jobsbylevel.com/companies/deutsche-bank)
- AI level: AI Level 1 (score 17 out of 100)
- Location: Frankfurt Theodor-H-A IBC
- Posted: October 19, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/c120f744-feac-4386-af7f-af328325ac3a?utm_medium=ai-agent

## Description

Job Description: *English version below* Details zur Rolle und wie sie ins Team passt Group Strategic Analytics (GSA) ist Teil des Group Chief Operation Office (COO), das als Brücke zwischen den Geschäfts- und Infrastrukturfunktionen der Bank fungiert, um die Ziele der Bank in Bezug auf Effizienz, Kontrolle und Transformation zu unterstützen. Sie arbeiten im Global Strategic Analytics Team an der Modellstrategie und Implementierung der Transaktionsüberwachung. Ihr Team entwickelt führende Modelle auf Basis qualitativer und quantitativer Analysen der Aktivitäten von Deutsche-Bank-Kund*innen. Damit Sie in dieser Rolle erfolgreich sind, bringen Sie fundierte Kenntnisse moderner Data-Science-Methoden mit, handeln umsetzungsorientiert, denken stark analytisch und arbeiten sehr detailgenau. Sie arbeiten in einem kollaborativen globalen Teamumfeld und profitieren von einem klaren Fokus auf Weiterentwicklung und Karrierewachstum. Der Zweck von Transaktionsüberwachungsmodellen ist die Identifizierung und Untersuchung ungewöhnlicher Kundenaktivitäten, um festzustellen, ob diese aus Sicht der Finanzkriminalität verdächtig sind und gemeldet werden müssen. Als Berichtslinie zum Regional Head of Transaction Control Strats sind Sie verantwortlich für die Verbesserung, Implementierung und Wartung dieser Modelle. Sie stellen sicher, dass alle relevanten kriminellen Risiken, Typologien, Produkte und Dienstleistungen angemessen überwacht werden Ihre Aufgaben Sie verantworten den Prototype-to-Production-Lifecycle für Transaktionsüberwachungsmodelle (TM) – einschließlich SDLC, Testing, reproduzierbarer Pipelines und klarer Dokumentation – und übersetzen Typologien sowie Red-Flag-Anforderungen in robuste Features und Szenarien mit Python (numpy/pandas/scikit-learn/PySpark) und SQL. Sie treiben die TM-Daten- und Modellierungsstrategie im Einklang mit dem globalen Framework voran und arbeiten eng mit Data Stewards/TDI zusammen, um Datenherkunft (Lineage), Qualität und Kontrollen zu stärken (z. B. Collibra-Governance, Issue-Logging, Priorisierung und Abschluss). Sie bauen die Monitoring-MI und Model-Health-KPIs auf und entwickeln diese kontinuierlich weiter, betreiben und verbessern den Prozess des Ongoing Performance Monitoring (OPM), führen Deep Dives zu Datenqualität und -stabilität durch, verfolgen Remediation bis zum Abschluss nach und präsentieren die Ergebnisse in Governance-Foren. Sie vertreten TM in Data-Governance- und Standards-Foren und fördern aktiv die Global Minimum TM Standards sowie das TM Standards Oversight KOD; dabei artikulieren Sie Daten- und Modellthemen sowie die dazugehörigen Entscheidungswege klar und adressatengerecht. Sie skalieren Trainings, Evaluationen und Produktionen mit Cloud- und Big-Data-Tools (z. B. GCP inkl. GPU, Hadoop) und überführen effiziente Spark/SQL-Dataflows auf governance-konformen Plattformen in die Produktion. Sie kommunizieren Ergebnisse mithilfe von Dashboards und Governance-tauglichen Artefakten (z. B. für TMGC) und übersetzen technische Resultate in umsetzbare Erkenntnisse. Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen Sie verfügen über einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science, Management Information Systems (MIS), Informationsmanagement oder eine vergleichbare Qualifikation. Sie bringen sehr gute Python-Kenntnisse (z. B. numpy, pandas, scikit-learn, PySpark) für Datenmanipulation und ML-Workflows sowie fortgeschrittenes SQL und Erfahrung mit relationalen Datenbanken im großen Maßstab mit. Sie verfügen über Expertise in Machine Learning (einschließlich Deep Learning und Reinforcement Learning) – von Modellentwicklung und Evaluation über Deployment bis hin zu Interpretierbarkeit. Sie bringen fundierte Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, linearer Algebra und Optimierung für stringentes analytisches Denken mit. Sie haben Erfahrung mit Cloud- und Big-Data-Ökosystemen (z. B. GCP, AWS, GPU-Computing, Hadoop) sowie in der Datenvisualisierung, um Insights wirkungsvoll zu

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