Data Scientist im Bereich Versicherung (alle Geschlechter)

Das Unternehmen steht für digitale Exzellenz und bietet vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeitenden. Es wächst gemeinsam und fördert das Lernen voneinander in anspruchsvollen Projekten, interdisziplinären Teams und durch zielgerichtete Trainingsangebote. Mit einem starken Fokus auf IT und dem Erfolg der Kunden, treibt das Unternehmen die KI-Transformation voran und verbindet Mut zur Veränderung mit technologischer Expertise und zukunftsfähigen Strategien. In dieser Rolle als Data Scientist konzipieren und implementieren Sie innovative AI-Lösungen für den Versicherungssektor, wobei der Schwerpunkt auf Cloud-Infrastrukturen liegt. Sie unterstützen die Optimierung und Automatisierung bestehender AI-Lösungen und tragen zur kontinuierlichen Verbesserung der AI-Produkte bei. Zudem automatisieren Sie Trainings- und Release-Prozesse von Machine Learning-Modellen und beraten Kunden bei der Auswahl und Implementierung moderner AI-Plattformen. Ihre Aufgabe umfasst auch die Identifizierung und Umsetzung innovativer AI Use Cases sowie die Entwicklung neuer datengetriebener Geschäftsmodelle. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einer offenen Unternehmenskultur, in der Teamarbeit und gemeinsame Erfolge im Vordergrund stehen. Die Möglichkeit zur kontinuierlichen Weiterbildung und persönliche Entwicklung wird großgeschrieben.

Der ideale Kandidat hat ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem vergleichbaren Fachbereich. Zudem wird mindestens zwei Jahre einschlägige Berufserfahrung mit einem ausgeprägten Hintergrund im Bereich Machine Learning erwartet. Erfahrung in der Erstellung, Bereitstellung und Pflege von ML-Modellen in der Produktion ist erforderlich, idealerweise mit Projekterfahrung im Versicherungssektor. Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und den gängigen Machine Learning-Bibliotheken sind notwendig, ebenso wie Erfahrung mit MLOps-Tools wie MLflow oder KubeFlow. Kenntnisse im Umgang mit großen Datenmengen sowie im Einsatz von Infrastructure as Code (z.B. Terraform) sind von Vorteil. Der Kandidat sollte KI-Tools souverän einsetzen können und die Ergebnisse kritisch bewerten. Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse sind ebenfalls erforderlich. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine proaktive Einstellung sind wünschenswert.