Senior Data & Machine Learning Engineer

Standort: Hybrid, Deutschland

Vertragsart: Vollzeit, Unbefristet

Branche: Digitale Versicherungen & Datenanalyse

Sprachen: Deutsch erforderlich

Über das Unternehmen

Das Unternehmen ist ein führender digitaler Versicherungsanbieter, der die Branche mit datengetriebener Automatisierung und KI-gesteuerter Entscheidungsfindung revolutioniert. Mit einem starken Fokus auf vollständige Digitalisierung, einfache Prozesse und herausragende Kundenerfahrungen nutzt das Unternehmen modernste Machine Learning-, KI- und Data-Science-Technologien, um Geschäftsabläufe und Risikobewertung zu optimieren.

Zur Unterstützung seines weiteren Wachstums sucht das Unternehmen einen Senior Data & Machine Learning Engineer, der für die Entwicklung und Skalierung von Datenpipelines, Analysemodellen und Machine Learning-Lösungen verantwortlich ist.

Diese Rolle bietet die Möglichkeit, führende Datenprojekte zu gestalten, mit interdisziplinären Teams zusammenzuarbeiten und die Zukunft der digitalen Versicherung mitzugestalten.

Ihre Aufgaben

Entwicklung von Datenpipelines & Architektur

• Entwurf, Entwicklung und Wartung skalierbarer und leistungsstarker Datenpipelines zur Datenaufnahme, Verarbeitung und Transformation.
• Optimierung von ETL/ELT-Prozessen zur effizienten Integration verschiedener Datenquellen.
• Implementierung von Datenqualitätskontrollen, Monitoring-Systemen und automatisierten Tests, um die Zuverlässigkeit der Dateninfrastruktur sicherzustellen.
• Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz-, Sicherheits- und regulatorischen Vorgaben in der Versicherungsbranche.

Machine Learning & Fortgeschrittene Analytik

• Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen für prädiktive Analysen, Kundensegmentierung, Betrugserkennung und Risikobewertung.
• Enge Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, IT-Architekten und Fachabteilungen, um Geschäftsanforderungen in ML-Lösungen zu überführen.
• Optimierung der Modellleistung, Skalierbarkeit und Produktionseffizienz.
• Entwicklung von A/B-Testing-Strategien, um Modelle zu validieren und Entscheidungsprozesse zu verbessern.

Datengetriebene Geschäftsoptimierung

• Datenanalysen durchführen, um strategische Entscheidungsfindungen mit relevanten Erkenntnissen zu unterstützen.
• Zusammenarbeit mit Produkt-, IT- und Business-Teams, um datengetriebene digitale Services zu implementieren.
• KPI-gesteuerte Optimierung von Geschäftsprozessen mit Fokus auf Automatisierung, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit.
• Identifikation neuer Datenanwendungsfälle, um analytische Modelle direkt in die Geschäftsprozesse zu integrieren.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit & Führung

• Verantwortung für End-to-End-Datenprojekte, von der Konzeptphase bis zur Implementierung.
• Koordination zwischen Daten-, IT- und Geschäftsbereichen, um technische Lösungen mit Unternehmenszielen in Einklang zu bringen.
• Unterstützung und Mentoring von Junior-Data-Engineers und Data Scientists, um eine Kultur der Innovation und Exzellenz zu fördern.
• Förderung von Best Practices in Data Engineering, MLOps und Automatisierung.

Ihr Profil

Ausbildung & Erfahrung

• Master oder PhD in Datenwissenschaft, Machine Learning, Mathematik, Physik, Wirtschaft, Informatik oder einem verwandten Bereich.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Datenanalytik- und Machine Learning-Lösungen.
• Erfahrung in Projektleitung, Stakeholder-Management und funktionsübergreifender Zusammenarbeit.

Technische Fähigkeiten & Expertise

• Fundierte Erfahrung mit Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und Cloud-basierten Architekturen.
• Sehr gute Kenntnisse in SQL, Python, Spark oder vergleichbaren Datenverarbeitungstools.
• Erfahrung mit Machine Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc.).
• Kenntnisse in Big-Data-Verarbeitung (Hadoop, Databricks, Snowflake, etc.) sind von Vorteil.
• Tiefgehendes Verständnis von statistischer Analyse, Data Mining und prädiktiver Modellierung.

Soft Skills & Arbeitsweise

• Analytischer Denkansatz mit starken Problemlösungsfähigkeiten.
• Fähigkeit, effektiv zwischen Daten-, IT- und Geschäftsbereichen zu kommunizieren und zu koordinieren.
• Selbstständige, ergebnisorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung.

Arbeitsmodell

• Hybrides Arbeitsmodell, mit Präsenz in Süddeutschland (genauer Standort wird mitgeteilt).

Warum Sie Teil dieses Unternehmens werden sollten

• Arbeiten Sie an der Spitze der KI-gesteuerten digitalen Versicherungsbranche.
• Kooperieren Sie mit erstklassigen Data-Experten, Ingenieuren und Fachspezialisten.
• Führen Sie Projekte mit direktem Einfluss auf Geschäftsprozesse und Automatisierung.
• Genießen Sie eine flexible, innovative und dynamische Unternehmenskultur.
• Attraktive Vergütung und starke Entwicklungsmöglichkeiten in einem führenden InsurTech-Unternehmen.

Bereit, die Zukunft der Versicherung mit Daten und KI zu gestalten? Bewerben Sie sich jetzt!

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