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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning-Lösungen für unsere Portfolios und Anlagestrategien.
- Arbeitgeber: HUK-COBURG ist Deutschlands führende Kfz-Versicherung mit Fokus auf Innovation und Datenanalyse.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 31,5 Urlaubstage, attraktive Vergütung und Unterstützung bei Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und arbeite an spannenden, datengetriebenen Projekten mit echtem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder Promotion in Data Science oder verwandten Bereichen; Erfahrung in Machine Learning erforderlich.
- Andere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell mit Präsenz in Coburg und Mentoring-Möglichkeiten für Junior Scientists.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
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, innovative Versicherungsprodukte zu entwickeln und unsere Kapitalanlage datengetrieben zu optimieren.
Darauf kannst du dich freuen:
- Konzeption, Entwicklung, Implementierung sowie fortlaufende Evaluierung und Optimierung von quantitativen Investmentlösungen für unsere Portfolios und Anlagestrategien
- Kontinuierliche Weiterbildung und Übertragung modernster Data Science- und KI-Methoden aus der aktuellen Forschung auf praktische Herausforderungen der Kapitalanlage
- Teamarbeit in einem kreativen, motivierten und interdisziplinären Team aus Data Scientists (w/m/d), Machine Learning Engineers (w/m/d) und Portfoliomanagern (w/m/d) zur Integration von Machine Learning- und Deep Learning-Ansätzen in unsere Anlageprozesse
- Einbindung und Beratung des Portfolio-/Risikomanagements sowie weiterer Stakeholder bzgl. des Einsatzes und der Potenziale von quantitativen Investmentansätzen
- Mentoring und Anleitung von Junior Scientists (w/m/d) und Praktikant:innen
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, quantitative Finance, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
- Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning-Lösungen (idealerweise in der Finanzindustrie oder der Finanzmarktforschung) in einer Senior-Position mit Projektleitungserfahrung
- Starke Programmierkenntnisse in Python und fundierte, theoretische und praktische Kenntnisse moderner Machine Learning-Techniken und -Tools, sowie idealerweise der Portfoliooptimierung, Analyse und Modellierung von Finanzdaten
- Hervorragende analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Selbstständige, zielorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung und Bereitschaft, Ownership für Projekte und Ergebnisse zu übernehmen
- Hybrides Arbeitsmodell: Bereitschaft zur Präsenz in Coburg
- Gute Deutschkenntnisse (C1-Niveau)
Unsere Benefits:
- Flexible Arbeitszeit & mobiles Arbeiten: Gleit- und Teilzeitmodelle, mobiles Arbeiten im Rahmen von New Work.
- Urlaub & Freizeit: 31,5 Urlaubstage + Weihnachten und Silvester frei.
- Attraktive Vergütung: Attraktive Bezahlung mit 13,3 Monatsgehältern, Mobilitätszuschuss.
- Weiterbildung: Unterstützung bei fachlicher und persönlicher Weiterbildung.
- Beruf & Familie: Kinderbetreuung, Angehörigenpflege und Teilzeit-Führungspositionen.
- Altersvorsorge: Betriebliche Altersvorsorge.
- Gesundheit & Wohlbefinden: Gesundheitsangebote und Mitarbeitendenberatung.
- Dienstfahrrad: Bezuschussung deines Dienstfahrrads.
Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!
Senior Data Scientist – Quantitatives Portfoliomanagement (w/m/d) Arbeitgeber: HUK-Coburg
Kontaktperson:
HUK-Coburg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist – Quantitatives Portfoliomanagement (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Finanzindustrie arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Entwicklungen im Bereich Machine Learning und quantitative Finanzmodelle. Besuche relevante Webinare oder Konferenzen, um dein Wissen zu erweitern und Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Datenanalyse übst. Sei bereit, deine Programmierkenntnisse in Python unter Beweis zu stellen und praktische Probleme zu lösen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Daten und deren Anwendung in der Finanzwelt. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit datengetriebene Entscheidungen getroffen hast und welche Erfolge du dabei erzielt hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist – Quantitatives Portfoliomanagement (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Stellenbeschreibung: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Senior Data Scientist und deine spezifischen Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Datenanalyse hervorhebt. Verknüpfe deine Erfahrungen direkt mit den Anforderungen der Stelle.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning-Lösungen hervor. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die deine Eignung für die Position unterstreichen.
Prüfe auf Vollständigkeit und Fehler: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und achte darauf, dass keine Rechtschreib- oder Grammatikfehler vorhanden sind. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen professionellen Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HUK-Coburg vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Machine Learning und quantitative Methoden hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Machine Learning-Lösungen demonstrieren.
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die HUK-COBURG und deren Ziele im Bereich Data Analytics. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie deine Rolle zur Erreichung dieser Ziele beitragen kann, insbesondere in Bezug auf die Optimierung von Anlageprozessen.
✨Hebe deine Teamfähigkeit hervor
Die Stelle erfordert enge Zusammenarbeit mit anderen Data Scientists und Stakeholdern. Bereite Beispiele vor, die deine Teamarbeit und deine Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit verdeutlichen. Zeige, dass du bereit bist, Wissen zu teilen und Junior Scientists zu mentorieren.
✨Zeige deine Problemlösungskompetenz
Bereite dich darauf vor, konkrete Herausforderungen zu besprechen, die du in der Vergangenheit gelöst hast. Betone deine analytischen Fähigkeiten und wie du innovative Lösungen entwickelt hast, um komplexe Probleme im Bereich der Finanzdatenanalyse zu bewältigen.
