Data Scientist
Data Scientist (Bayesian Modeling & Causal Inference)
Location: New York
Overview
This team is looking for a Data Scientist with strong expertise in Bayesian methods, probabilistic modeling, and causal inference to join a financial markets content team. This role blends quantitative research, client-facing analytics, and product development.
You'll build models that extract insight from sparse, noisy, and fragmented datasets, helping clients make more informed investment decisions. Working closely with strategists, sales, and market specialists, you'll develop frameworks that surface inconsistencies across macro indicators, market pricing, company fundamentals, and alternative data. Your work will directly power client deliverables, investment views, and new analytical products.
This is an opportunity for someone who enjoys hands-on modeling, applied research, and using advanced statistics to solve real-world market problems.
Responsibilities
- Develop Bayesian and probabilistic models to generate insight from incomplete or noisy data
- Build frameworks that quantify uncertainty and inform investment decisions
- Design network / graph-based models to capture relationships across diverse datasets
- Partner with client-facing teams to translate quantitative outputs into clear, actionable insights
- Create tools and applications that scale the use of probabilistic modeling across the business
- Apply causal inference methods to better understand market drivers
- Communicate complex statistical concepts to both technical and non-technical audiences
Qualifications
- 3-7 years in Data Science, Quant Research, Applied Statistics, or similar
- Advanced degree (PhD preferred) in a quantitative field (e.g., Statistics, CS, Math, Econ)
- Strong background in Bayesian statistics and probabilistic modeling
- Experience applying advanced methods in real-world settings
- Proficiency in Python or R (including practical use of MCMC or similar techniques)
- Experience working with large, complex datasets
- Strong communication skills with client-facing experience
Preferred
- Experience with real-time or online prediction systems
- Familiarity with causal inference and experimental design
- Experience with graph or network models
- Background building client-facing tools or analytics products
FAQs
Herzlichen Glückwunsch – wir wissen, dass es ein großer Schritt ist, sich die Zeit für eine Bewerbung zu nehmen. Wenn Sie sich bewerben, werden Ihre Angaben direkt an den zuständigen Berater weitergeleitet, der aktiv nach passenden Talenten sucht. Aufgrund der hohen Nachfrage können wir uns möglicherweise nicht bei allen Bewerbern zurückmelden. Wir behalten Ihren Lebenslauf und Ihre Daten jedoch stets in unserer Datenbank und melden uns bei Ihnen, sobald wir ähnliche Positionen sehen oder Fähigkeiten identifizieren, die das Wachstum von Unternehmen vorantreiben können.
Ja. Auch wenn diese Position nicht perfekt zu Ihrem nächsten Karriereschritt passt, hilft uns Ihre Bewerbung dabei, Ihre Fachkenntnisse und Ziele besser zu verstehen. So stellen wir sicher, dass Sie bei der passenden Gelegenheit auf unserem Radar sind.
Wir arbeiten auf unterschiedliche Weise: Zum einen veröffentlichen wir die aktuell verfügbaren Positionen auf unserer Website. Häufig können wir jedoch aus Gründen der Vertraulichkeit nicht alle Vakanzen ausschreiben. Darüber hinaus arbeiten wir mit Kunden zusammen, die einen stärkeren Fokus auf Fähigkeiten legen und darauf, was erforderlich ist, um ihr Unternehmen zukunftssicher aufzustellen.
Aus diesem Grund empfehlen wir, Ihren Lebenslauf zu registrieren, damit Sie auch für Positionen berücksichtigt werden können, die noch nicht geschaffen wurden.
Ja, wir unterstützen Sie bei der Optimierung Ihres Lebenslaufs und der Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche. Von individueller Beratung über die gezielte Vorbereitung auf Interviews bis hin zu Gehalts- und Vertragsverhandlungen stehen wir Ihnen während Ihres gesamten nächsten Karriereschritts zur Seite.