Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative AI-Lösungen und Machine-Learning-Modelle für die Versicherungsbranche.
- Arbeitgeber: AXA ist ein führendes Versicherungsunternehmen mit Fokus auf Innovation und Kundenzufriedenheit.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage, Homeoffice-Möglichkeiten und umfangreiche Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Versicherung in einem kreativen und wertschätzenden Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Machine-Learning-Algorithmen erforderlich.
- Andere Informationen: Wir begrüßen Vielfalt und bieten ein offenes, unterstützendes Team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Im Data Innovation Lab hast du die Verantwortung, Mehrwerte aus Daten zu generieren. Du bist Teil eines interdisziplinären Teams, das innovative AI-Lösungen entwickelt und zur langfristigen Transformation des Versicherungsgeschäfts beiträgt.
Das erwartet dich:
- Du identifizierst neue Anwendungsfelder für Machine-Learning-Modelle, indem du mit deinem Daten- und Statistikverständnis Abläufe und Prozesse analysierst.
- Dabei entwickelst du Machine-Learning-Algorithmen, die unser Kerngeschäft verändern.
- Gekonnt erarbeitest du strategische Konzepte, um tiefgreifende Veränderungen im Konzern zu bewirken, und baust Projekt-Teams auf.
- Darüber hinaus schreibst du Software-Pakete, die unsere Prozesse effizienter machen.
Das bringst du mit:
- Du verfügst über sehr gute Programmierkenntnisse in Python, numpy, pandas, polars, sklearn, lgbm, pytorch, (huggingface) transformers.
- Du bringst die Bereitschaft mit, dich in operative Versicherungsprozesse einzuarbeiten, um neue Mehrwerthebel zu identifizieren.
- Deine Erfahrung im Training und der Implementierung von Algorithmen, z.B. Deep-Learning-Modelle oder Tree-/Ensemble-Modelle, zeichnet dich aus.
- Kenntnisse im Aufbau neuer Projekte oder Geschäftszweige sind wünschenswert, ebenso Erfahrung im Umgang mit Docker, Git, Bash, SQL.
Das bieten wir dir:
- Dich erwarten flexible Arbeitszeiten mit einer 38-Stunden-Woche, Gleitzeitmodell, 30 Urlaubstage + Weihnachten & Silvester sowie 60% Homeoffice-Möglichkeit und die Option zum mobilen Arbeiten im Ausland.
- Freu dich auf monetäre Benefits wie faire Vergütung, betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen.
- Profitiere von unserer modernen Datenlandschaft und Tech Stack.
- Nutze unser umfangreiches Portfolio an Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
Bock auf Neues? Bock auf AXA! Stefanie Lutze freut sich auf deine Bewerbung. Für Fragen steht dir unser Recruiting-Team zur Verfügung.
AXA Deutschland ist Teil der AXA Gruppe, einem der weltweit führenden Versicherungsunternehmen mit Schwerpunkten in Europa, Nordamerika und dem asiatisch-pazifischen Raum. Als einer der größten Erstversicherer in Deutschland betreuen wir rund 8 Millionen Kund:innen im Bereich Vorsorge und Versicherung.
Was uns bei AXA antreibt? Unsere Neugier und unser Mut zur Innovation! Gemeinsam mit über Kolleg:innen in ganz Deutschland gestalten wir die Zukunft der Versicherung aktiv mit. Wir suchen kreative und analytische Köpfe, die sich auch von Herausforderungen nicht abschrecken lassen. Bei uns erwartet dich ein Umfeld, in dem Ideen und Feedback geschätzt werden, Projekte schnell ins Rollen kommen und Monotonie ein Fremdwort ist. Wir pflegen eine Kultur der Offenheit und Wertschätzung und begrüßen Vielfalt in all ihren Formen. Wir sind Menschen mit Ecken und Kanten, die ohne Berührungsängste aufeinander zugehen. Bei AXA empfangen wir dich mit offenen Armen, unabhängig von Geschlecht, Herkunft, sexueller Orientierung, Behinderung oder anderen Facetten.
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: AXA Group
Kontaktperson:
AXA Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um Kontakte zu Personen im Bereich Data Science und Versicherungen zu knüpfen. Oftmals können persönliche Empfehlungen oder Einblicke von Insidern dir helfen, mehr über die Unternehmenskultur und spezifische Anforderungen zu erfahren.
✨Tip Nummer 2
Beteilige dich an relevanten Online-Communities oder Foren, die sich mit Machine Learning und Data Science beschäftigen. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch potenzielle Arbeitgeber und deren Projekte besser kennenlernen.
✨Tip Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte und Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Datenanalyse zeigt. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Algorithmen, Programmierung und Datenanalyse übst. Zeige dein Verständnis für die Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, SQL und Machine Learning-Frameworks.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Programmierkenntnisse: Da sehr gute Programmierkenntnisse in Python und anderen Tools wie numpy, pandas und sklearn gefordert sind, solltest du diese Fähigkeiten in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorheben. Gib konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen an, die deine Kenntnisse belegen.
Zeige deine Erfahrung mit Machine Learning: Erwähne spezifische Projekte, bei denen du Machine-Learning-Modelle entwickelt oder implementiert hast. Beschreibe die Herausforderungen, die du gemeistert hast, und die Ergebnisse, die du erzielt hast.
Persönliche Note im Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Motivation für die Position und das Unternehmen zu verdeutlichen. Erkläre, warum du dich für AXA interessierst und wie du zur Innovationskultur des Unternehmens beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei AXA Group vorbereitest
✨Verstehe die Rolle des Data Scientists
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten eines Data Scientists vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in Python, Machine Learning und Datenanalyse zu den Zielen des Unternehmens passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Projekte oder Herausforderungen zu besprechen, bei denen du Machine-Learning-Modelle entwickelt oder implementiert hast. Zeige, wie du Probleme analysiert und Lösungen gefunden hast, um den Mehrwert für das Unternehmen zu steigern.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da du Teil eines interdisziplinären Teams sein wirst, ist es wichtig, deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Kultur und Werte des Unternehmens zu erfahren. Stelle Fragen, die zeigen, dass du an einem Umfeld interessiert bist, in dem Ideen geschätzt werden und Innovation gefördert wird.