--- title: "Climate Analytics and Alignment (C2A) – Data Scientist" canonical: https://csrjobs.club/de/jobs/bnp-paribas-climate-analytics-and-alignment-c2a-data-scientist-j5uz locale: de description: "BNP Paribas sucht über CSR Jobs einen Data Scientist für Climate Analytics and Alignment (C2A). Entdecken Sie diese interne Stelle im Nachhaltigkeitsbereich und bewerben Sie sich noch heute." updated: 2026-10-30 company: BNP Paribas country: Frankreich contract: Full time seniority: Mid-level missions: Corporate Carbon Footprint, Strategic planning, ESG reporting job_type: Climate & Biodiversity Manager, Sustainability Manager posted: 2026-10-30 valid_through: 2026-11-29 apply: https://www.linkedin.com/jobs/view/4485605943 source: CSR Jobs --- # Climate Analytics and Alignment (C2A) – Data Scientist Diese Data Scientist entwickelt und verbessert Analysemethoden, mit denen sich bewerten lässt, wie gut die Kreditportfolios von BNP Paribas mit den Klimapfaden der jeweiligen Branchen vereinbar sind. Die Arbeit verbindet Python-basierte Modellierung, Simulationstools und ein internes Dashboard. Die Analysen erstrecken sich auf emissionsintensive Branchen wie Energie, Transport, Stahl und Immobilien. Die Ergebnisse können der Bank helfen, die Ausrichtung ihrer Finanzierungen an Klimazielen zu beurteilen und Entscheidungen darüber zu unterstützen, wie Kundenportfolios bis 2050 in Richtung Netto-Null transformiert werden können. Die Position verknüpft Datenanalyse mit Branchenexpertise und Bankstrategie. Daher sind die Qualität der getroffenen Annahmen und der Umgang mit fehlenden Daten entscheidend für die Aussagekraft der Klimabewertungen auf Portfolioebene. Die Position eignet sich für Personen mit fundiertem Hintergrund in Data Science oder Analytics, sicheren Python-Kenntnissen und Interesse daran, quantitative Methoden auf die Klimatransformation und nachhaltige Finanzwirtschaft anzuwenden. Eine klare Kommunikation auf Französisch und Englisch ist wichtig für die Zusammenarbeit mit Datenspezialisten, Branchenexperten und Bankteams. ## Job-FAQs ### Was sind die Hauptaufgaben und Verantwortlichkeiten in dieser Position? Im Mittelpunkt der Position steht die **Messung, wie gut Kreditportfolios mit Klimaszenarien vereinbar sind**. Die Data Scientist erstellt Branchenanalysen, entwickelt und dokumentiert Methoden, passt Simulationsprogramme an, modelliert fehlende Daten und unterstützt die Industrialisierung des Projekts GoNetZero. Außerdem wirkt sie an einem internen Dashboard mit und arbeitet mit Branchenexperten zusammen, um Auswirkungen auf Portfolios zu testen, Indikatoren weiterzuentwickeln und die Umsetzung von Geschäftsstrategien in emissionsintensiven Branchen zu unterstützen. ### Welche wichtigen Lernmöglichkeiten bietet diese Stelle? Die Position bietet die Möglichkeit, Fachkenntnisse in Methoden zur Bewertung der Klimakompatibilität, nachhaltiger Finanzierung und der Nutzung von Portfoliodaten zur Beurteilung von Transformationspfaden aufzubauen. Die Arbeit in Branchen wie Öl und Gas, Energieversorgung, Automobilindustrie, Immobilien und Luftfahrt kann das Verständnis dafür vertiefen, wie sich Klimakennzahlen je nach Branche unterscheiden. Zudem ermöglicht die Stelle praktische Weiterentwicklung in den Bereichen Python-Analysen, Simulationen, Industrialisierung von Datenprozessen und Dashboard-Entwicklung sowie Einblicke in die Bankstrategie und die Zusammenarbeit mit Klima- und Branchenexperten. In der Stellenausschreibung werden keine bestimmten Zertifizierungen oder formellen Weiterbildungsprogramme genannt. ### Wie sieht die ideale Kandidatin bzw. der ideale Kandidat aus (Erfahrung, Kenntnisse und Fähigkeiten)? Gesucht wird ein Masterabschluss in Ingenieurwissenschaften, ein entsprechender Hochschulabschluss oder eine gleichwertige Qualifikation sowie mindestens drei Jahre Berufserfahrung in Data Science oder Datenanalyse. Sehr gute Python-Kenntnisse und ausgeprägte analytische Fähigkeiten sind zentral; Erfahrung im Klimabereich ist von Vorteil, wird aber nicht ausdrücklich vorausgesetzt. Für die Tätigkeit sind außerdem eine klare mündliche und schriftliche Kommunikation auf Französisch und Englisch, Eigeninitiative und Teamfähigkeit wichtig. Erfahrung mit Modellierung, unvollständigen Datensätzen oder Analysetools wäre für die beschriebenen Methoden und Simulationen ebenfalls relevant. ### Tipps, um sich von anderen Bewerbungen abzuheben und erfolgreich zu bewerben Zeigen Sie im Lebenslauf konkrete Projekte aus den Bereichen Python und Datenanalyse auf. Beschreiben Sie dabei die Datenherausforderung, die gewählten Modellierungsansätze, die Validierung und die Ergebnisse. Beispiele zu fehlenden Daten, Simulationen oder produktionsreifen Analysetools passen besonders gut zur Stelle. Erklären Sie im Vorstellungsgespräch, wie Sie die Klimakompatibilität von Branchen bewerten würden, Annahmen dokumentieren und Unsicherheiten für Personen ohne Datenexpertise verständlich machen. Falls Sie Erfahrung im Klimabereich haben, stellen Sie den Bezug zur Portfolioanalyse oder zu Branchenpfaden klar heraus. Andernfalls sollten Sie überzeugend erläutern, warum Kreditvergabedaten einer Bank für die Bewertung von Transformationen relevant sind. ### Auf welche Aspekte der Nachhaltigkeit des Unternehmens dürfte sich diese Position konzentrieren? Im Mittelpunkt steht die **Klimakompatibilität des Kreditportfolios der Bank**. Die Analysen umfassen emissionsintensive Branchen und unterstützen das erklärte Ziel, bis 2050 Finanzierungen zu ermöglichen, die mit dem Netto-Null-Ziel vereinbar sind. Die Tätigkeit hilft dabei, die Ausrichtung des Portfolios an Klimazielen zu messen und Strategien auf Branchenebene zu unterstützen. Die Stellenausschreibung beschreibt keine direkten Projekte zur Emissionsreduzierung an Kundenstandorten. Der Beitrag der Position ist analytischer Art: Sie verbessert Methoden, Indikatoren und Tools, mit denen Bankteams Fortschritte bei der Transformation und Auswirkungen auf das Portfolio bewerten können. ### Vor welchen zentralen Herausforderungen könnte man in dieser Position stehen? Die Position muss mit lückenhafter Datenabdeckung und branchenspezifischen Methoden umgehen und zugleich belastbare, wiederholbare Portfoliobewertungen liefern. Annahmen und der Umgang mit fehlenden Werten können die ausgewiesene Klimakompatibilität erheblich beeinflussen. Transparenz und sorgfältige Validierung dürften daher besonders wichtig sein. Eine weitere Herausforderung besteht darin, technische Ergebnisse in klare Handlungsempfehlungen für Bankteams zu übersetzen und Analyseprozesse zu skalieren, ohne die methodische Konsistenz zu beeinträchtigen. ### Wie könnte ein typischer Arbeitstag in dieser Position aussehen? Der Tag könnte mit der Prüfung von Datensätzen und Python-Analysen für eine oder mehrere Branchenbewertungen beginnen. Anschließend könnte die Data Scientist Simulationsergebnisse prüfen, eine methodische Anpassung testen oder dokumentieren, wie sich der Umgang mit fehlenden Daten auf die Portfolioindikatoren auswirkt. Darüber hinaus gehören möglicherweise Gespräche mit Branchenexperten und Kolleginnen und Kollegen aus dem Bankgeschäft, Verbesserungen am Dashboard sowie die Koordination der Industrialisierung von GoNetZero zum Arbeitsalltag. Das Verhältnis zwischen technischer Arbeit und teamübergreifender Interpretation dürfte variieren. ### Welche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung bietet diese Position? Die Position ermöglicht den Aufbau eines spezialisierten Profils in den Bereichen Klimaanalytik und nachhaltige Finanzierung. Die Erfahrung umfasst Portfoliodaten, Branchenpfade und interne Analyseprodukte. Die Zusammenarbeit mit Bank- und Branchenteams kann außerdem die Fähigkeit stärken, technische Erkenntnisse in einen strategischen Zusammenhang einzuordnen. Mögliche nächste Schritte könnten die Leitung umfangreicherer Analyseprojekte, eine Spezialisierung auf eine emissionsintensive Branche oder ein Wechsel in eine übergreifende Klimafinanzierungsstrategie sein. Die Stellenausschreibung nennt Entwicklungsmöglichkeiten und den Aufbau eines Netzwerks, aber keinen konkreten Karrierepfad oder ein formelles Weiterbildungsprogramm. ### Mit welchen wichtigen Stakeholdern könnten Sie zusammenarbeiten? Zu den wichtigsten Stakeholdern gehören Kolleginnen und Kollegen aus C2A Data Analytics, Branchenexperten, das Front Office von Global Banking und die Low Carbon Transition Group. Die Position unterstützt zudem die Zusammenarbeit innerhalb der Gruppe sowie mit Corporate and Institutional Banking. Bei der Zusammenarbeit dürfte es vor allem um Daten- und Methodenentscheidungen, die Interpretation von Portfoliosimulationen, die Weiterentwicklung von Klimakennzahlen und den Ausbau des internen Dashboards gehen. Bankteams können die Analysen nutzen, um Gespräche mit Kunden über deren Transformation und die Entwicklung von Branchenstrategien zu unterstützen. --- Source: https://csrjobs.club/de/jobs/bnp-paribas-climate-analytics-and-alignment-c2a-data-scientist-j5uz