Applied ML Engineer/Data Scientist

Unser unternehmerischer Geist treibt uns in dem, was wir tun und wofür wir leidenschaftlich sind. Unsere Mission ist es, der führende Gesundheitspartner im Versicherungsbereich zu werden. Wir erkennen die Notwendigkeit von Innovationen im traditionellen Modell der Mitarbeiterversicherung und setzen uns dafür ein, die Branche zu revolutionieren. Unsere Versicherungslösungen reduzieren monotone und manuelle Arbeiten für Mitarbeiter, Ärzte und HR-Payroll-Manager. Während wir eine technologiegetriebene Transformation anstreben, stellen wir die Mitarbeiter in den Mittelpunkt.

Bei grape sind wir stolz auf unsere Menschen und unsere Kultur. Wir wachsen schnell und genau hier kommst du ins Spiel. Unser Team ist dynamisch, vielfältig und voller kreativer Ideen. Möchtest du mitmachen? Wir können es kaum erwarten, dich kennenzulernen!

Deine Rolle

Unsere Daten und Technologien geben uns einen Vorteil bei der Risikobewertung, Preisgestaltung und Prämienberechnung. Diese Rolle verwandelt das in präzise Modelle, die unsere Partner unterstützen und unser Wachstum fördern. Du wirst angepasste Modelle entwickeln, die Regeln und Standard-LLMs bei Ansprüchen übertreffen, und verantwortungsbewusst erkunden, wie Daten den Mitarbeitern helfen können, gesund zu bleiben.

Wir suchen einen angewandten ML-Ingenieur / Datenwissenschaftler, der prädiktive Modelle von Grund auf auf echten, regulierten Versicherungsdaten aufbaut. Du wirst Probleme von Anfang bis Ende übernehmen, von effektiven Datensätzen bis zur Produktion, in einem Bereich, in dem Korrektheit und verantwortungsvolle Nutzung wirklich wichtig sind.

Ausgangspunkt sind Preisgestaltung und Risiko, Portfolioüberwachung, Ansprüche und Zahlungsströme, Triage und Rückkehr zur Arbeit, Abwesenheit und Betrugserkennung. grape verfügt über einen reichen Datensatz, und du wirst helfen, die nächsten wertvollen Anwendungsfälle zu finden. Du bist offen darüber, was die Daten unterstützen können, und schlägst einfachere Ansätze vor, wenn sie die richtige Antwort sind.

Dies ist keine LLM-Rolle. LLM- und Agenten-Workflows sowie Dokumentenextraktion liegen bei unseren Ingenieurteams, und du wirst deren Ergebnisse als Merkmale verwenden.

Was du tun wirst:

Modelle erstellen und validieren

• Den gesamten Lebenszyklus des Modells übernehmen: Merkmalsengineering, Training, Bewertung, Erklärbarkeit, Bereitstellung und Driftüberwachung.
• Backtesting auf dem historischen Buch durchführen und Modelle im Schattenmodus neben menschlichen Entscheidungsträgern ausführen, wobei berichtet wird, wo und warum sie nicht übereinstimmen.
• Audit-fähige Validierungs- und Governance-Dokumentation erstellen, die von Aktuaren, Compliance- und Versicherungspartnern überprüft werden kann.

Plattform und MLOps

• Modelle auf grapes Cloud-Plattform innerhalb strenger Sicherheits- und Datenresidenzanforderungen für Gesundheitsdaten bereitstellen.
• Experimentverfolgung, Modellversionierung und Produktionsüberwachung einrichten, in Zusammenarbeit mit Ingenieuren zur Integration.

Das Problemfeld gestalten

• Identifizieren und Priorisieren von wertvollen Anwendungsfällen, während du den Datensatz erkundest, anstatt darauf zu warten, dass dir Probleme übergeben werden.
• Unklare Geschäftsfragen in gut definierte, messbare Modelle umwandeln.

Verantwortungsbewusst und erklärbar durch Design

• Datenschutz, Fairness und Erklärbarkeit in jedes Modell einbauen, das persönliche oder Gesundheitsdaten berührt, in Zusammenarbeit mit Compliance und Recht zu nDSG/GDPR-Grenzen.
• Modelle unterstützen Entscheidungen; verantwortliche Eigentümer treffen sie. Preisgestaltung, Rückstellungen und Ansprüche erfordern die Genehmigung eines lizenzierten Aktuars, und jede Automatisierung erfordert zuerst die Genehmigung der Governance.

Zusammenarbeiten

• Modellverhalten und -grenzen den Underwriting-, Claims-, Aktuar- und Compliance-Teams erklären.

Was du brauchst:

• Starke Kenntnisse in angewandtem ML und Statistik: überwachtes und unüberwachtes Lernen, Anomalieerkennung, Zeitreihen- und Überlebens-/Dauer-Modellierung.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von Modellen auf realen, relationalen, effektiven Daten, einschließlich unausgewogener Ergebnisse.
• Fließendes Python (pandas, scikit-learn, moderner ML-Stack) und starke SQL-Kenntnisse.
• Solides Verständnis von Validierung, Kalibrierung und Erklärbarkeit (z.B. SHAP).
• Produktions-MLOps: Experimentverfolgung, Versionierung und Driftüberwachung.
• Gesunder Menschenverstand in Bezug auf Datenschutz und Modellierung.
• Fließendes Englisch.
• Handlungsdrang, Eigenverantwortung und klare bereichsübergreifende Kommunikation.

Großer Pluspunkt:

• Versicherung, Aktuar oder Risikomodellierung (Preisgestaltung, Rückstellungen, Verlustquoten).
• Gesundheits-, Invaliditäts- oder Abwesenheitsdaten, insbesondere Schweizer Versicherungen (KTG, UVG); Betrugserkennung bei Ansprüchen.
• Regulierte Daten besonderer Kategorien unter nDSG/GDPR oder Modellrisikomanagement.
• Google Cloud, einschließlich sicherheitsbeschränkter Bereitstellungen.
• Deutschkenntnisse.

Was wir im Gegenzug anbieten:

• Ermächtigender Arbeitsplatz: Schließe dich einem leidenschaftlichen Team und einem ermächtigenden Arbeitsplatz an, wo dir die Verantwortung, Werkzeuge und Unterstützung gegeben werden, um Entscheidungen zu treffen und Initiative zu ergreifen. Gemeinsam wachsen wir und entwickeln innovative Lösungen.
• Hybrides Setup: Genieße die Flexibilität unseres hybriden Arbeitsplans, mit der Freiheit, remote oder von unserem Büro in Zürich aus zu arbeiten. An Donnerstagen, unserem Teamtag, treffen wir uns gemeinsam in unserem Büro in Zürich.
• Homeoffice-Zuschuss: Um unser hybrides Setup zu ermöglichen, stellen wir ein einmaliges Budget von CHF 200.- für das Homeoffice zur Verfügung, um dir zu helfen, deinen Traumarbeitsplatz in deinem eigenen Zuhause einzurichten.
• Internet-Zuschuss: Wir gewähren dir einen monatlichen Internetzuschuss, um deine Internetkosten zu decken und dir zu ermöglichen, nahtlos von deinem Homeoffice aus zu arbeiten.
• Flexible Arbeitszeiten: Du kannst deine Arbeitsstunden nach Belieben verteilen.
• Lernbudget: Wir unterstützen dich dabei, deine Fähigkeiten zu verbessern, neues Wissen zu erwerben und deine Karriere voranzutreiben. Jährlich stellen wir ein Budget von CHF 1’500.- zur Verfügung.
• Wohlbefinden: Work-Life-Balance ist uns wichtig und wir fördern ein unterstützendes Arbeitsumfeld. Wir unterstützen dich mit mentalen Gesundheits-Sitzungen mit unserem Partner Aepsy.
• Teamevents: Jeden Monat versammeln wir uns zu unterhaltsamen und ansprechenden Veranstaltungen, bei denen wir uns mit unseren Kollegen und Teams verbinden und austauschen können.
• Team-Retreats: Einmal im Jahr reisen wir an einen schönen Ort, um uns mit unseren Kollegen zu verbinden.
• Reise- und Pendelkosten: Wir übernehmen deine SBB-Halbpreis-Karte, damit wir etwas Zeit zusammen im Büro verbringen können.
• Bezahlter Urlaub: Du erhältst 5 Wochen (25 Tage) bezahlten Urlaub pro Jahr und 2 zusätzliche Tage bezahlten Urlaub zur Kompensation für kantonsbezogene Feiertage, religiöse Feiertage, Geburtstage usw. Die Gesamtzahl der bezahlten Urlaubstage pro Jahr beträgt 27 Tage.
• Wohlfühlbudget: Gesundheit und Wohlbefinden sehen für jeden anders aus. Du kannst dein Wohlfühlbudget optimieren, um es am besten an deine Bedürfnisse anzupassen.
• Eltern- und Adoptionsurlaub: Wir bieten zusätzliche Freizeit, um Mitarbeiter zu unterstützen, die Familie und Arbeit in den entscheidenden Phasen des Familienlebens in Einklang bringen.
• Digitaler Nomade: Nach 3 Jahren Beschäftigung kannst du für einen längeren Zeitraum von überall auf der Welt arbeiten (Standort unterliegt der Überprüfung).

Unser Rekrutierungsprozess

Wir legen besonderen Wert auf vier Bereiche bei der Entscheidungsfindung: berufliche und technische Fähigkeiten, Denkweise und Werte. Wir bewerten diese durch die folgenden Schritte:

Schritt 1 - Deine Motivation

Um dich besser kennenzulernen, laden wir dich zu einem 30-minütigen Motivationsgespräch mit unserem Talent Acquisition Team ein.

Schritt 2 - Rollenanpassung

Im ersten Interview bewerten wir, wie gut deine Qualifikationen und Fähigkeiten mit den Anforderungen der Rolle übereinstimmen. Diese Diskussion findet mit deinem Hiring Manager statt.

Schritt 3 - Fallstudie

Für Rollen mit höheren technischen Anforderungen laden wir dich ein, eine Fallstudie oder technische Bewertung abzuschließen. Dies ermöglicht uns, deine spezifischen Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten besser zu bewerten.

Schritt 4 - Unsere Kulturverbindung

Im Verlauf des Interviewprozesses erhältst du Einblicke in unsere Unternehmenskultur, und wir erkunden, wie deine Werte und Denkweise mit unserer Arbeitsweise übereinstimmen. Das letzte Interview bietet einen tieferen Einblick in diese Verbindung sowie umfassendere Diskussionen über die Rolle und unsere Vision.

Unsere vielfältigen Erfahrungen, Perspektiven und Stimmen machen uns zu dem Unternehmen, das wir sind, und wir würden gerne mehr über dich erfahren!

Gesundheit ist unser Fundament. Innovation treibt unsere Mission voran. Gemeinsam bauen wir die Zukunft der Mitarbeiterversicherung auf.

Bei grape ist Zusammenarbeit nicht nur ein Schlagwort, sondern die Grundlage dafür, wie wir arbeiten, leben und erfolgreich sind. Durch mutige Brainstormings und aus Erfahrungen lernen wir, Herausforderungen Seite an Seite zu überwinden. Unsere gemeinsame Zeit ist unser größtes Gut. Eine Branche zu verändern, die wirklich Veränderung braucht, erfordert Mut, Kreativität und Teamgeist, und genau das definiert uns.

Mit dem Wohlbefinden im Mittelpunkt fördern wir ein Umfeld, in dem Ideen und Menschen gedeihen. Dein Wachstum ist uns ebenso wichtig wie unsere Mission. Ob es darum geht, deine Selbstfürsorge zu unterstützen, neue Lösungen zu entwickeln oder zu redefinieren, wie Gesundheit und Versicherung miteinander verbunden sind, wir wachsen gemeinsam.

Unsere Werte leiten uns auf jedem Schritt des Weges: Gesundheit im Herzen, gemeinsam erfinden und immer Klarheit umarmen.