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: Vielfältige Karrierechancen in einem internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Underwritings mit einem dynamischen Team von Experten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, starke Programmierkenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 € pro Jahr.
Über die Rolle
Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, Daten in wirkungsvolle Geschäftslösungen zu verwandeln? Genießen Sie es, fortschrittliche Analytik, KI und Ingenieurwesen zu kombinieren, um komplexe Herausforderungen im Bereich der kommerziellen Versicherungen zu lösen? Schließen Sie sich unserem globalen Analytikteam an und helfen Sie, die Zukunft der Risikobewertung durch innovative datengestützte Produkte und intelligente Automatisierung zu gestalten.
Als Senior Data Scientist / AI Solutions Engineer arbeiten Sie an der Schnittstelle von Geschäft, Daten und Technologie und entwickeln skalierbare Lösungen, die die Exzellenz der Risikobewertung und die Portfolioleistung auf internationalen Märkten unterstützen.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Geschäftsauswirkungen & Analytik: Zusammenarbeit mit Underwriting- und Geschäftspartnern zur Bewältigung strategischer Herausforderungen wie Portfoliooptimierung, Risikobewertung, Verlusttrendanalysen und Kundenrentabilität. Übersetzung von Geschäftsanforderungen in analytische Rahmenwerke und umsetzbare Erkenntnisse. Förderung datengestützter Entscheidungsfindung durch fortschrittliche Analytik und KI-Lösungen.
- Datenwissenschaft & KI-Entwicklung: Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning- und KI-Modellen für Produktionsumgebungen. Anwendung von Techniken wie prädiktives Modellieren, NLP, Klassifikation, Clustering, Empfehlungssysteme und Anomalieerkennung. Kontinuierliche Verbesserung der Modellleistung, Überwachung und Governance-Praktiken.
- Daten- & Plattformengineering: Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines unter Verwendung cloud-nativer Technologien. Integration strukturierter und unstrukturierter Daten aus internen und externen Quellen. Optimierung von Datenverarbeitungsabläufen und Gewährleistung der Zuverlässigkeit analytischer Plattformen in der Produktion.
- Produktentwicklung: Entwicklung von End-to-End-analytischen Anwendungen, vom Proof-of-Concept bis zur unternehmensweiten Bereitstellung. Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Ingenieuren und Geschäftsanwendern zur Bereitstellung hochwertiger Lösungen. Beitrag zur Verbesserung der Benutzererfahrung und zur Steigerung der Akzeptanz analytischer Tools in der gesamten Organisation.
- Führung & Zusammenarbeit: Mentoring von Junior Data Scientists und Ingenieuren. Förderung bewährter Verfahren in Analytik, KI, Softwareentwicklung und Datenengineering. Arbeiten innerhalb eines hochgradig kollaborativen, internationalen Teams, das sich auf Innovation und kontinuierliche Verbesserung konzentriert.
Was Sie mitbringen
- Erforderliche Qualifikationen: Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Statistik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich. Mehrjährige Berufserfahrung in Datenwissenschaft, KI-Engineering, maschinellem Lernen oder Datenengineering. Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit SQL. Erfahrung mit großangelegten Datenverarbeitungsrahmen wie Spark, Databricks oder ähnlichen Technologien. Solides Verständnis des Lebenszyklusmanagements von maschinellem Lernen und bewährter Praktiken der Softwareentwicklung. Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung produktionsbereiter analytischer Lösungen. Starke analytische Denk- und Problemlösungsfähigkeiten. Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl mit technischen als auch mit geschäftlichen Stakeholdern zu kommunizieren. Fließendes Englisch, schriftlich und mündlich.
- Bevorzugte Qualifikationen: Erfahrung mit Azure, AWS oder Google Cloud-Plattformen. Praktische Erfahrung mit MLOps-Praktiken, Modellbereitstellung und -überwachung. Kenntnisse über Containerisierung und Orchestrierungstechnologien wie Docker und Kubernetes. Vertrautheit mit NLP, Generativer KI, großen Sprachmodellen (LLMs) oder Retrieval Augmented Generation (RAG). Erfahrung mit geospatialer Analytik oder alternativen Datenquellen. Kenntnisse in Front-End-Technologien und Datenvisualisierungsrahmen. Erfahrung in Versicherungs-, Rückversicherungs-, Finanzdienstleistungs- oder Risikomanagementumgebungen.
Warum dem Unternehmen beitreten?
- Arbeiten Sie an Projekten mit hoher Wirkung, die die globale Risikobewertung und Portfoliostrategie beeinflussen.
- Zusammenarbeit mit einem vielfältigen Team von Analytik-, Ingenieur- und Versicherungsexperten.
- Zugang zu modernsten Cloud-, KI- und Datentechnologien.
- Genießen Sie Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung, kontinuierlichem Lernen und Karriereentwicklung.
- Seien Sie Teil einer Organisation, die Innovation, Zusammenarbeit und kundenorientiertes Denken schätzt.
Standort: Zürich, Schweiz
Arbeitsmodell: Hybrid (bis zu 2 Remote-Tage pro Woche)
Beschäftigungsart: Vollzeit (80–100%)
Deutsch- und Englischkenntnisse: C1-C2 Niveau
Senior Data Scientist / AI Solutions Engineer in Zürich 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 in Zürich 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 in Zürich 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!
