Data Scientist in Advanced Analytics (m/w/d)

Du begeisterst Dich für Daten und möchtest daraus bei einem der größten Versicherungsunternehmen Deutschlands echten Impact mit Deinen Ideen erzielen? Als Data Scientist hast Du die Chance, spannende und relevante Fragestellungen mithilfe eines auf dem deutschen Markt einmaligen Datenpools aus Versicherungs- und Gesundheitsdaten zu beantworten und von Dir entwickelte Modelle in laufende Geschäftsprozesse zu integrieren. Dafür bieten wir Dir ein Team aus hochqualifizierten und kollaborativen Kolleginnen und Kollegen und fördern und fordern Dich in Deiner weiteren Entwicklung. Werde Teil der Allianz Privaten Krankenversicherungs AG – und gestalte mit uns die Zukunft in einem dynamischen Wachstumsmarkt.

Das erwartet Dich bei uns:

• Problemlösung & Strategie: Du übersetzt eine geschäftsrelevante Fragestellung in ein statistisches Problem und identifizierst den richtigen Rahmen dafür.
• Data Engineering: Du lokalisierst und kombinierst Datenquellen und transformierst große Datensätze für tiefgehende Analysen.
• Modellierung: Du entwickelst statistische und Machine-Learning-Modelle und/oder KI-Agenten, die Entscheidungen automatisieren, und integrierst diese in unsere Kernprozesse und -systeme.
• Kommunikation: Du interpretierst, visualisierst und kommunizierst Deine Ergebnisse verständlich an das Top-Management, an fachliche Kollegen (m/w/d) und an Data Scientists (m/w/d) in der APKV und darüber hinaus.
• Hierarchieübergreifendes Arbeiten: Du arbeitest eng mit APKV-Kollegen (m/w/d) von der Sachbearbeitung bis zum Management zusammen und verstehst die Prozesse vollumfänglich.
• Innovation: Du erkennst Lösungen und Chancen, die andere nicht sehen, und treibst diese proaktiv mit Deinem Team voran.

Das bringst Du mit:

• Hintergrund: Du besitzt einen Hochschulabschluss in Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Ingenieurwesen, Physik oder einer vergleichbaren Disziplin.
• Fachwissen: Du hast ein tiefgehendes Verständnis der mathematischen und statistischen Konzepte hinter den gängigsten Machine-Learning-Verfahren (z.B. lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Methoden wie Bagging und Boosting). Du verfügst über ein fundiertes Verständnis moderner LLM und Multi Agent Architekturen, inklusive Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG).
• Praxiserfahrung: Du programmierst routiniert in Python (numpy, scipy, pandas, polars, matplotlib, scikit-learn) und SQL, entwickelst modularen, wartbaren Code und eigene Packages und beherrschst den Umgang mit tabellarischen Daten über die gesamte Pipeline hinweg – von der Exploration über Feature Engineering bis zur Modellierung. Du hast Erfahrung in der Arbeit mit GenAI und kannst strategische Prozessanforderungen in skalierbare agentische End to End Architekturen übersetzen.
• Technische Fähigkeiten: Du nutzt Git, schreibst automatisierte Tests und bist routiniert in der Nutzung von CI/CD-Pipelines. Idealerweise hast Du Erfahrung in der Nutzung von Cloud-Infrastruktur.
• Arbeitsweise (optional): Du hast bereits in agilen und cross-funktionalen Teams gearbeitet.
• Sprachkenntnisse: Deutsch C2, Englisch C1.

Besetzungstermin: schnellstmöglich.

Haben wir Dein Interesse geweckt und klingt das nach einem Umfeld, in dem Du gerne arbeiten würdest? Dann bewirb Dich jetzt online über den internen Stellenmarkt.