Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Zukunft der digitalen Gesundheitsversorgung mit innovativen KI-Lösungen.
- Unternehmen: Mercedes-Benz Betriebskrankenkasse – ein Ort für Visionäre und Innovatoren.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit spannenden Herausforderungen und Wachstumspotenzial.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Teams, das echte Veränderungen im Gesundheitswesen bewirken kann.
- Qualifikationen: Masterstudium in Wirtschaftsinformatik und fundierte Coding-Kompetenz in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Bei der Mercedes-Benz Betriebskrankenkasse gestalten wir die Zukunft der digitalen Gesundheitsversorgung insbesondere für die Mitarbeiter des Konzerns – und Du kannst ein entscheidender Teil davon sein! Wir suchen einen visionären und erfahrenen Data Analyst (m/w/d) mit einer ausgeprägten Leidenschaft für Agentive Künstliche Intelligenz und autonome Systeme. In dieser Schlüsselrolle gestaltest und betreibst Du die technologische und prozessuale Basis unseres KI-Ecosystems. Du verbindest tiefes technisches Data-Engineering mit einem wachsenden Verständnis für die Abläufe in einer gesetzlichen Krankenkasse.
Dabei steht das Vertrauen unserer Versicherten und Mitarbeiter an erster Stelle: Du stellst insbesondere sicher, dass Daten bzgl. ihrer Kritikalität entsprechend der hohen regulatorischen und ethischen Standards eingebunden werden. Dein Fachwissen wird entscheidend sein, um vertrauenswürdige KI-Systeme zu gestalten und so die persönliche Beratung von Menschen für Menschen im Gesundheitsumfeld trotz Kostendruck und Fachkräftemangel auch zukünftig zu gewährleisten.
Diese Herausforderungen kommen u.a. auf Dich zu:
- Fundierte Coding-Kompetenz, insbesondere in Python, mit nachgewiesener Erfahrung in der Entwicklung, Implementierung und Weiterentwicklung KI-basierter Lösungen sowie der verantwortlichen Übernahme technischer und fachlicher Entwicklungsaufgaben
- API- & Datenbank-Management: Eigenverantwortliche Konzeption und Implementierung technischer Anbindungen verschiedenster Datenquellen (REST-APIs, SQL-Datenbanken, Cloud-Speicher) an unser Analyse- und KI-System
- Pipeline-Architektur: Aufbau und Pflege skalierbarer Datenflüsse (ETL/ELT), um eine performante und echtzeitnahe Datenverfügbarkeit für die KI-Assistenzsysteme sicherzustellen
- Schnittstellen-Governance: Sicherstellung der technischen Interoperabilität zwischen den Bestandssystemen der BKK (Bitmarck 21c|ng) und modernen KI-Infrastrukturen
- Prozessanalyse & Workflow-Optimierung
- Domänenverständnis: Aktives Eintauchen in die Fachbereiche (z.B. Pflegeberatung, Krankengeld-Fallmanagement), um ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wie Wissen entsteht und wie Prozesse und Outcomes dokumentiert werden
- Daten-Prozess-Mapping: Analyse der Diskrepanz zwischen realen Arbeitsabläufen und der Abbildung in den Daten, um die Datenqualität an der Quelle zu verbessern
- Business Transformation: Identifikation von Optimierungspotenzialen in den Fachbereichs-Workflows auf Basis Deiner Datenanalysen. Du kommunizierst diese Verbesserungen aktiv an die Prozessverantwortlichen und begleitest die Umsetzung
- KI-Enabling: Unterstützung der Data Scientists durch Bereitstellung "ready-to-use" Datensätze für die Agenten
- Optimierung (semantischer Kontext) und Fine-Tuning
- Prompt Engineering: Übersetzung fachlicher Anforderungen in präzise Prompts, um die KI-gestützten UseCases intuitiv und konform zu gestalten
- Monitoring & Feedback: Analyse des anonymen quantitativen User-Verhaltens und Feedbacks, um das KISystem kontinuierlich an die tatsächlichen Bedürfnisse der Kundenberater anzupassen
Wenn Du Dich angesprochen fühlst, dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung und darauf, Dich schon bald im Team an Board zu haben.
Für diese Position suchen wir eine Persönlichkeit, die Code versteht, aber auch die Sprache der Fachbereiche sprechen kann. Idealerweise bringst du Folgendes mit: Masterstudium in Wirtschaftsin
Data Analyst - Agentive KI & Autonome Systeme (d/m/f/x) Arbeitgeber: Daimler AG
Als Praktikant im Bereich Product Cost Engineering bei uns erhältst Du die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Team zu arbeiten, das Innovation und Kreativität schätzt. Wir bieten Dir spannende Aufgaben mit echtem Einfluss auf die Produktentwicklung sowie flexible Arbeitszeiten in einer modernen Umgebung, die Raum für Deine Ideen lässt. Zudem fördern wir Deine persönliche und berufliche Entwicklung durch enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen und wertvolle Einblicke in die Fahrzeugkostenanalyse.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst - Agentive KI & Autonome Systeme (d/m/f/x) erhalten könntest
✨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 Daimler AG 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 Analyst - Agentive KI & Autonome Systeme (d/m/f/x) 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 Analyst - Agentive KI & Autonome Systeme (d/m/f/x) bei Daimler AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Daimler AG 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 Daimler AG entscheidend sein!
