Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen und transformiere Daten in geschäftliche Erfolge.
- Unternehmen: Globales Unternehmen mit Fokus auf Analytics und Innovation.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, berufliche Entwicklung und Zugang zu modernster Technologie.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Perspektiven und Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Underwritings mit datengetriebenen Produkten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, KI-Engineering und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Are you passionate about transforming data into impactful business solutions? Do you enjoy combining advanced analytics, AI, and engineering to solve complex commercial insurance challenges? Join our global analytics team and help shape the future of underwriting through innovative data-driven products and intelligent automation.
As a Senior Data Scientist / AI Solutions Engineer, you will work at the intersection of business, data, and technology, developing scalable solutions that support underwriting excellence and portfolio performance across international markets.
Your Responsibilities
Business Impact Analytics
- Partner with underwriting and business stakeholders to address strategic challenges, such as portfolio optimization, risk assessment, loss trend analysis, and customer profitability.
- Translate business requirements into analytical frameworks and actionable insights.
- Drive data-informed decision-making through advanced analytics and AI solutions.
Data Science AI Development
- Design, develop, and deploy machine learning and AI models for production environments.
- Apply techniques such as predictive modeling, NLP, classification, clustering, recommendation systems, and anomaly detection.
- Continuously improve model performance, monitoring, and governance practices.
Data Platform Engineering
- Build and maintain scalable data pipelines using cloud-native technologies.
- Integrate structured and unstructured data from internal and external sources.
- Optimize data processing workflows and ensure the reliability of analytical platforms in production.
Product Development
- Develop end-to-end analytical applications, from proof-of-concept to enterprise-scale deployment.
- Collaborate closely with product managers, engineers, and business users to deliver high-value solutions.
- Contribute to enhancing user experience and increasing adoption of analytical tools across the organization.
Leadership Collaboration
- Mentor junior data scientists and engineers.
- Promote best practices in analytics, AI, software development, and data engineering.
- Work within a highly collaborative, international team focused on innovation and continuous improvement.
What You Bring
Required Qualifications
- Degree in Computer Science, Data Science, Statistics, Engineering, Mathematics, or a related field.
- Several years of professional experience in Data Science, AI Engineering, Machine Learning, or Data Engineering.
- Strong programming skills in Python and experience with SQL.
- Experience working with large-scale data processing frameworks such as Spark, Databricks, or similar technologies.
- Solid understanding of machine learning lifecycle management and software engineering best practices.
- Experience building and deploying production-ready analytical solutions.
- Strong analytical thinking and problem-solving abilities.
- Excellent communication skills and ability to engage with both technical and business stakeholders.
- Fluent English, written and spoken.
Preferred Qualifications
- Experience with Azure, AWS, or Google Cloud platforms.
- Hands-on experience with MLOps practices, model deployment, and monitoring.
- Knowledge of containerization and orchestration technologies such as Docker and Kubernetes.
- Familiarity with NLP, Generative AI, Large Language Models (LLMs), or Retrieval Augmented Generation (RAG).
- Experience with geospatial analytics or alternative data sources.
- Exposure to front-end technologies and data visualization frameworks.
- Experience in insurance, reinsurance, financial services, or risk management environments.
Why Join the Company?
- Work on high-impact projects that influence global underwriting and portfolio strategy.
- Collaborate with a diverse team of analytics, engineering, and insurance experts.
- Access cutting-edge cloud, AI, and data technologies.
- Enjoy opportunities for professional growth, continuous learning, and career development.
- Be part of an organization that values innovation, collaboration, and customer-centric thinking.
Location: Zurich, Switzerland
Working Model: Hybrid (up to 2 remote days per week)
Employment Type: Full-time (80–100%)
German and English language skills: C1-C2 level
Senior Data Scientist / AI Solutions Engineer Arbeitgeber: SGI
Als führendes Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor in Deutschland bietet unsere Organisation nicht nur eine spannende Rolle als SailPoint Engineer, sondern auch ein dynamisches Arbeitsumfeld, das Innovation und Zusammenarbeit fördert. Wir legen großen Wert auf die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten zahlreiche Schulungs- und Aufstiegsmöglichkeiten, um Ihre Karriere voranzutreiben. Darüber hinaus profitieren Sie von einer positiven Unternehmenskultur, die Vielfalt schätzt und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Berufs- und Privatleben unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist / AI Solutions Engineer 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 SGI 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 Senior Data Scientist / AI Solutions Engineer 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 Senior Data Scientist / AI Solutions Engineer bei SGI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SGI 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 SGI entscheidend sein!
