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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Modelle zur Lösung komplexer Probleme.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines innovativen Unternehmens im Bereich private Krankenversicherung.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder Promotion in Informatik, Statistik oder ähnlichem; starke Programmierkenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Fließende Deutschkenntnisse sind notwendig; C1-Niveau wird erwartet.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Das erwartet dich:
- Du entwickelst, implementierst und optimierst fortlaufend KI-Modelle und datengestützte Automatisierungen zur Lösung komplexer Probleme und zur Entlastung unserer Mitarbeitenden.
- Als Teil eines interdisziplinären Teams entwickelst Du unsere cloudbasierte Analytics-Plattform weiter und setzt End-to-End KI- und Data Science Projekte mit einem State-of-the-art Technologiestack um.
- Du wirkst in allen Projektschritten mit – von der Datenaufbereitung über das Cloud-Deployment der Modelle bis hin zur User- oder Systemanbindung.
- Du begleitest die Produktivsetzung von Data Science und KI-Projekten und nimmst hierbei die Rolle einer zentralen Ansprechperson für andere Fachabteilungen ein.
- Um immer auf dem neuesten Stand zu sein, bildest Du Dich kontinuierlich im Bereich KI und Data Science weiter, besuchst Schulungen und Seminare.
Das bringst du mit:
- Du hast Dein Masterstudium oder Deine Promotion, idealerweise in Informatik oder Statistik, Mathematik oder einem ähnlichen Fachgebiet mit quantitativem Schwerpunkt, mit sehr gutem Erfolg abgeschlossen.
- Du bringst starke Programmierkenntnisse (z.B. in Python oder R) mit und verfügst über fundierte Kenntnisse in angewandter Statistik sowie in modernen Machine- und Deep-Learning-Verfahren.
- Du hast Berufserfahrung mit Big Data-Technologien (z. B. Hadoop, Spark) und Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure), idealerweise in der Versicherungsbranche.
- Dich charakterisieren ausgeprägte analytische sowie konzeptionelle Fähigkeiten und Du bist in der Lage, auch aus einer umfassenden Datenfülle Zusammenhänge zu identifizieren und für unterschiedliche Adressaten aufzubereiten.
- Empathie und Einfühlungsvermögen, Verlässlichkeit und selbstständiges, strukturiertes Arbeiten zeichnen Dich aus.
- Dein hohes Engagement sowie Deine hohe Kooperations- und Kommunikationskompetenz runden Dein Profil ab.
- Du beherrschst die deutsche Sprache fließend in Wort und Schrift (mindestens C1-Niveau).
Data Scientist Private Krankenversicherung (m/w/d) Arbeitgeber: ARAG SE
Kontaktperson:
ARAG SE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist Private Krankenversicherung (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Versicherungsbranche zu vernetzen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf Data Science und KI konzentrieren, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends in der KI und Data Science, insbesondere in der Versicherungsbranche. Besuche Webinare oder Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig Kontakte zu knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Python, R und Big Data-Technologien übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder Kollegen, um deine Antworten zu verfeinern und dein Selbstbewusstsein zu stärken.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Data Science und KI in Gesprächen. Teile Beispiele von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie du komplexe Probleme gelöst hast. Dies wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist Private Krankenversicherung (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stellenanzeige genau lesen: Nimm dir Zeit, die Stellenanzeige gründlich zu lesen. Achte auf die geforderten Qualifikationen und Aufgaben, um sicherzustellen, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen widerspiegelt. Betone deine Programmierkenntnisse in Python oder R sowie deine Erfahrungen mit Big Data-Technologien und Cloud-Plattformen.
Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse zur Stelle passen. Hebe deine analytischen Fähigkeiten und dein Engagement hervor.
Korrekturlesen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, lies alles sorgfältig durch. Achte auf Rechtschreibung, Grammatik und die Klarheit deiner Aussagen. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ARAG SE vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Programmierung und Datenanalyse hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Python, R und Big Data-Technologien vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Rolle der KI in der Versicherungsbranche
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Versicherungsbranche, insbesondere im Bereich KI und Data Science. Zeige im Interview, dass du die spezifischen Anforderungen und Möglichkeiten dieser Branche verstehst.
✨Präsentiere deine Projekte klar und strukturiert
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, die deine analytischen und konzeptionellen Fähigkeiten unter Beweis stellen. Achte darauf, wie du komplexe Daten verständlich für unterschiedliche Zielgruppen aufbereitet hast.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle auch die Zusammenarbeit mit anderen Fachabteilungen erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit verschiedenen Stakeholdern kommuniziert hast, um Lösungen zu entwickeln.
