Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du bekommst 1,2 Mio. anonymisierte legitime Transaktionen, 4.000 als auffällig markierte Transaktionen und das heutige Regel-Set. Trainiere ein VAE auf den legitimen Daten, nutze den Rekonstruktions-Loss als Anomalie-Score, evaluiere Precision, Recall und Alert-Rate. Vergleiche mit Regelfilter alleine und Regelfilter + VAE als Hybrid. Liefere reproduzierbare Pipeline und ein 4-seitiges Memo für die Risk-Abteilung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Quantifiziere, ob ein VAE als zusätzlicher Anomalie-Layer Genossenschaftsbank-Überweisungsfilter messbar verbessert ohne die Alert-Rate aus dem Ruder laufen zu lassen.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- VAEs als generative Modelle für Anomalie-Erkennung anwenden
- Feature-Engineering für Tabellen-Transaktionsdaten sauber aufsetzen
- Anomalie-Verfahren über klassische Metriken fair vergleichen
- Risk-relevante Empfehlungen mit transparenten Annahmen formulieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Scientist
Generative Anomalie-Erkennung auf realen Finanzdaten zu liefern und gegen Bestandssysteme zu benchmarken ist eines der typischen Erstprojekte für Data Scientists in Banken-Risk-Teams.
Dieses Projekt schärft
- vae
- anomaly-detection
- feature-engineering
ML-Ingenieur:in
Ein VAE als wartbaren zusätzlichen Inferenz-Layer zu liefern entspricht der Engineering-Praxis, die ML-Ingenieurinnen in Compliance-IT brauchen.
Dieses Projekt schärft
- pytorch
- generative-models
- evaluation
Angewandte:r KI-Wissenschaftler:in
Eine generative Methodik in eine risk-relevante Empfehlung zu übersetzen ist exemplarisch für angewandte KI-Arbeit in regulierten Finanzdienstleistern.
Dieses Projekt schärft
- vae
- anomaly-detection
- evaluation
Noch eine Sache