Doktorand Graph Machine Learning & Financial Crime Analytics (w|m|d) | findic

Deine Aufgaben: Du entwickelst Machine-Learning-Verfahren zur

Erkennung verdächtiger Transaktionsmuster sowie komplexer Anomalien

in Transaktions- und Beziehungsnetzwerken und untersuchst deren Nutzen

für die Erkennung von Finanzkriminalität. Du untersuchst moderne

Ansätze wie Graph Neural Networks, selbstüberwachtes Lernen und

kontrastives Pre-Training, insbesondere für Szenarien mit wenigen

gelabelten Daten. Du entwickelst Methoden für eine zuverlässige

Graphkonstruktion und Entity Resolution und analysierst, wie

unvollständige Daten und fehlerhafte Beziehungen die Modellqualität

beeinflussen. Du evaluierst neue Verfahren systematisch hinsichtlich

Erkennungsleistung, Robustheit sowie Erklärbarkeit und überführst

geeignete Ansätze in innovative AI-Lösungen für Banken und

Versicherungen. Du verfolgst aktuelle Forschung im Bereich Graph

Intelligence und bringst wissenschaftliche Erkenntnisse in die

Weiterentwicklung unserer Data-&-AI-Lösungen ein. Deine Skills: Du

hast einen sehr guten Masterabschluss in Informatik, Mathematik,

Statistik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fach und

arbeitest aktuell an deiner Promotion oder beginnst das

Promotionsstudium in Kürze. Du hast fundierte Kenntnisse in Python

und PyTorch sowie Erfahrung mit sauberem, reproduzierbarem Code, Git

und systematischer Modellevaluation. Du hast praktisch mit PyTorch

Geometric oder DGL gearbeitet und mindestens ein GNN-Modell selbst

trainiert, beispielsweise GCN, GAT oder GraphSAGE, idealerweise auf

realitätsnahen Daten. Du verstehst selbstüberwachtes Lernen

konzeptionell und praktisch und kennst Ansätze wie

rekonstruktionsbasierte Verfahren, kontrastive Lernziele oder

Masked-Graph-Modelle. Du kennst zentrale Herausforderungen der

Graphkonstruktion, darunter Entity Resolution, Record Linkage,

kNN-basierter Graphaufbau sowie die Auswirkungen fehlerhafter,

fehlender oder zeitlich inkonsistenter Kanten. Du verfügst über sehr

gute Deutschkenntnisse (mindestens C1-Niveau, verhandlungssicher)

sowie gute Englischkenntnisse (mindestens B2-Niveau, fließend) in

Wort und Schrift. #LI-Hybrid #LI-LE1 Diese Skills wären ein weiteres

Plus, sind aber kein Muss: Erfahrung mit Neo4j, Knowledge Graphs,

Property Graphs oder Entity Resolution. Kenntnisse in graphbasierter

Anomalieerkennung, etwa mit DOMINANT, AnomalyDAE oder CARE-GNN, sowie

Erfahrung mit kontrastivem Lernen. Erste Erfahrung mit Fraud

Detection, Anti-Money Laundering (AML) oder der Analyse komplexer

Transaktionsnetzwerke. Erfahrung mit Docker, Modellversionierung,

Monitoring und dem produktiven Deployment von

Machine-Learning-Modellen. Deine Benefits Versicherung &

Altersvorsorge: Sicher unterwegs mit zeb – über eine

Gruppenunfallversicherung bist du auch privat in Deutschland

versichert. Für Auslandsdienstreisen besteht eine zusätzliche

Auslandsversicherung, und für deine Altersvorsorge kannst du über

zeb eine betriebliche Altersvorsorge abschließen. Mobiles Arbeiten:

Durch unsere technische Ausstattung ist mobiles Arbeiten von überall

möglich – unabhängig davon, ob du gerade im Zug, zu Hause oder im

Office bist. zeb.life: Dein Leben verändert sich – und wir möchten

dich in den verschiedenen Phasen begleiten. Mit zeb.life findest du

Unterstützung beispielsweise bei der Kinderbetreuung, im

Lebenslagenmanagement und Eldercare oder bei der Suche nach

Conciergediensten. Arbeitszeitmodelle: Bei uns gilt für alle

Mitarbeitenden das Prinzip "trust-based hours" für flexible

Arbeitszeiten. Für Festangestellte sind auch Teilzeitmodelle

möglich: Unter Berücksichtigung deines Projekts kannst du in

Absprache mit deinem:deiner CDC (Career Development Counselor) dein

Modell entwickeln und nach Bedarf anpassen. Gestalte dein

Arbeitszeitmodell sowie deine Stunden damit nach deinen privaten

Anforderungen und passe deine Arbeitszeiten an deine persönliche

Situation an. Als Vertragsoption bietet das Modell "Family & More"

zudem eine Garantie für reisefreie Wochentage, die vertraglich

fixiert sind. Je nach Umfang der Reduzierung der Reisezeit erfolgt

eine zeitlich befristete Gehaltsanpassung.