Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datengetriebene Modelle zur Optimierung von Kundenpräferenzen im Fahrzeug-Leasing.
- Unternehmen: HUK-COBURG, einer der größten Versicherer Deutschlands mit über 13 Millionen Kunden.
- Vorteile: Attraktive Gehälter, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit vielen Karrierechancen und einem starken Teamgeist.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft des Datenmanagements.
- Qualifikationen: Master oder Promotion in Data Science oder verwandten Bereichen, starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Hallo, lass uns WIR sagen! Wir - die HUK-COBURG Versicherungsgruppe - zählen zu den 10 größten in Deutschland. Vor über 90 Jahren gegründet sind wir mit über 13 Millionen Kund:innen heute der große Versicherer für Privathaushalte und der größte deutsche Autoversicherer. Dass wir oft preisgünstiger sind als andere Versicherungen, hat bei uns schon Tradition. Genau wie unser Ruf als Arbeitgeberin, mit der DU wachsen und deine persönlichen Ziele erreichen kannst. Bei uns kannst du eine spannende Karriere machen. Mit viel Teamgeist und Wir-Gefühl.
Im Data Analytics Team der HUK-COBURG transformieren wir Daten in echte Mehrwerte für über 13 Mio. Kund:innen. Als Deutschlands führende Kfz-Versicherung sind wir ein traditionsreiches und stabiles Unternehmen, welches zielgerichtet in Innovation und seine datengetriebene Zukunft investiert. Unsere agilen Data Analytics Teams setzen modernste Machine Learning und KI-Methoden ein, um Prozesse zu optimieren, faire Preise zu berechnen, Schäden digital und intelligent zu steuern und um neue, innovative Versicherungsprodukte zu entwickeln.
Werde Teil unserer großen Data-Community, entwickle gemeinsam mit vielen weiteren, erfahrenen Datenspezialist:innen eine zukunftsweisende, datenbasierte Marketing-Maschine für unser Auto-Leasing-Angebot »Drive« und nutze modernste Machine Learning- und KI-Methoden, um personalisierte Kundenansprachen zu gestalten und maßgeschneiderte Angebote zu erstellen.
Darauf kannst du dich freuen:
- Konzeption, Entwicklung, Implementierung und fortlaufende Optimierung datengetriebener Modelle zur Identifikation von Kundenpräferenzen und -affinitäten im Kontext von Fahrzeug-Leasing, zum Beispiel durch Kunden-Fahrzeug-Matching und Affinitätsanalysen.
- Anwendung moderner Causal- und Treatment-Effekt-Modelle zur gezielten Optimierung des Targetings sowie der Marketing- und Vertriebsmaßnahmen entlang der Customer Journey.
- Kontinuierliche Weiterbildung und Übertragung modernster Data Science- und KI-Methoden aus der aktuellen Forschung auf praktische Unternehmensanforderungen.
- Mentoring und Anleitung von Junior Scientists (w/m/d) und Praktikant:innen.
- Teamarbeit in einem motivierten, interdisziplinären sowie agilen Team.
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Idealerweise mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung von skalierbaren Machine Learning-Lösungen.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und fundierte, theoretische und praktische Kenntnisse in modernen Machine Learning-Techniken und -Tools.
- Idealerweise Erfahrungen mit Causal Machine Learning und Recommender Systems.
- Lösungsorientierte, experimentierfreudige Hands-on-Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung und Bereitschaft, Ownership für Projekte und Ergebnisse zu übernehmen.
- Hybrides Arbeitsmodell: Bereitschaft zur Präsenz in Coburg.
Unsere Benefits:
- Arbeitgeberzuschüsse: Dein Plus zum Gehalt - neben 13,3 Monatsgehältern darfst du dich auf Corporate Benefits, Fahrkostenzuschüsse, Mobilitätszuschüsse, vermögenswirksame Leistungen und zahlreiche Angebote für deine Freizeit freuen.
- Weiterentwicklung: Erreiche deine Ziele - wir bieten dir Entwicklungschancen über zahlreiche Qualifizierungsmaßnahmen, Zuschüsse zu Selbstbildungsmaßnahmen und mit unserem eigenen Schulungszentrum.
- Flexibilität: Gute Arbeit und ein gutes Leben gehen Hand in Hand - du hast die Möglichkeit, bis zur Hälfte der monatlichen Arbeitszeit von zu Hause oder unterwegs zu arbeiten.
- Work-Life-Balance: Arbeite dann, wann es für dich am besten ist - wir bieten dir flexible Arbeitszeitmodelle in Gleitzeit, die sich an dein Leben anpassen.
- Beruf & Familie: Unterstützung bei der Kinder- und Ferienbetreuung sowie der Angehörigenpflege.
- Gesundheit & Wohlbefinden: Angebote zu Bewegung, Ernährung und mentaler Gesundheit.
- Mitarbeitendenberatung: Unterstützung in sämtlichen Lebensphasen.
- Altersvorsorge: Angebote rund um die betriebliche Altersvorsorge.
- Dienstfahrrad: Bezuschussung deines Dienstfahrrads.
Haben wir dein Interesse geweckt? Dann bewirb dich jetzt!
Data Scientist - Mobility Analytics, Causal AI & Marketing Intelligence (w/m/d) Arbeitgeber: All the Top Bananas
Die HUK-COBURG Versicherungsgruppe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir nicht nur eine spannende Karriere im Bereich Data Science bietet, sondern auch ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld in Coburg. Mit attraktiven Benefits wie flexiblen Arbeitszeitmodellen, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Work-Life-Balance fördert das Unternehmen deine persönliche und berufliche Entwicklung. Werde Teil eines innovativen Teams, das modernste Technologien nutzt, um echte Mehrwerte für über 13 Millionen Kund:innen zu schaffen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist - Mobility Analytics, Causal AI & Marketing Intelligence (w/m/d) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei All the Top Bananas zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist - Mobility Analytics, Causal AI & Marketing Intelligence (w/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Scientist - Mobility Analytics, Causal AI & Marketing Intelligence (w/m/d) bei All the Top Bananas gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei All the Top Bananas vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für All the Top Bananas entscheidend sein!
