Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Lösungen und arbeite eng mit Daten-Teams zusammen.
- Arbeitgeber: Führende Versicherungsgesellschaft in Zentral- und Osteuropa mit vielfältiger Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office, Gesundheitsangebote und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative ML-Produkte und habe einen echten Einfluss auf Geschäftsprozesse.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und 3+ Jahre Erfahrung in ML.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 3668 - 4500 € pro Monat.
WORKING IN THE MIDDLE OF VIENNA: EXCHANGING ACROSS EUROPE
Your Tasks
- Collaborate closely with data teams; turn analytical prototypes into ML products across the Group
- Design, build, and operate ML solutions on Databricks using Python, MLflow and feature engineering
- Implement end-to-end MLOps incl. exp. tracking, versioning, testing, CI/CD, model deployment, monitoring, and retraining
- Integrate models with data pipelines, databases/backends, APIs, and front ends; batch and real-time inference use cases
- Contribute reusable templates, standards, and documentation to enable roll-out across the Group
- Ensure quality, security, performance, and cost-efficiency of productive ML solutions
Your Benefits
- 37,5 Working Hours, Flexi Time & Home-Office
- Learning & Development
- Life Balance & Family Specials
- Modern Workspace & Canteen
- Health & Sports Offers
- More Benefits
Your Profile
- Completed degree in Computer Science, Software Engineering, Data Science, or equivalent practical experience
- 3+ years of hands-on experience in machine learning / data science with strong software engineering skills in Python
- Practical experience with Databricks and MLflow, taking ML models from experimentation to production
- Familiar with Spark/SQL, feature engineering, model evaluation, model serving, monitoring, and CI/CD
- Strong interest in building reusable, production-grade AI & Analytics solutions for business use cases across the Group
- Excellent communication & teamwork, independent and solution-oriented working style, very good English; German is a plus
Based on the legal requirements, we inform about the monthly minimum salary according to the collective agreement of EUR 3,668.49 gross on the basis of full-time employment (37,5 hours / week). Of course, the remuneration package is market-compliant. It is important to us that your salary is based on your qualifications and experience, therefore we will discuss the salary together in a personal interview. This full-time position is to be filled as soon as possible.
Vienna Insurance Group is the leading insurance group in Central and Eastern Europe (CEE). With around 30,000 employees in more than 50 insurance companies and pension funds in 30 countries, we work for around 33 million customers every day. We do this successfully, which is why VIG Group has an "A+" rating with a positive outlook. We are characterized by commitment, competence and service orientation on the one hand, and a diverse team with different talents and exciting areas of work in an inclusive environment on the other. We stand for diversity and respect, which is why we see it as enriching to employ people from different backgrounds, ages, genders, sexual orientations, religions and abilities. Become part of our diversity of our group!
Contact
I am looking forward to your application and I am at your disposal for questions. Please note that we are not allowed to accept applications by e-mail due to data protection regulations. For this reason, use the link to our application portal.
Anne Cruciani +43 50 350 - 74088 anne.cruciani@vig.com
Apply now
ML Engineer (all genders) - Data & Analytics (m/w/d) Arbeitgeber: Vienna Insurance Group AG Wiener Versicherung Gruppe
Kontaktperson:
Vienna Insurance Group AG Wiener Versicherung Gruppe HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer (all genders) - Data & Analytics (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Suche aktiv nach Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse und deine Begeisterung für die Position!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen für ML Engineers vertraut und übe deine Antworten. Lass uns auch sicherstellen, dass du deine Projekte und Erfahrungen klar und überzeugend präsentieren kannst.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Vergiss nicht, dich über unsere Karriereseite zu bewerben! Das gibt dir die beste Chance, direkt ins Gespräch zu kommen und zeigt, dass du wirklich an uns interessiert bist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer (all genders) - Data & Analytics (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du genau zu StudySmarter passt. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft für das, was sie tun, zeigen.
Sei konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die zeigen, wie du ML-Lösungen entwickelt hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du es abschickst!
Bewirb dich über unsere Website!: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unser Bewerbungsportal einzureichen. Das macht den Prozess für uns einfacher und schneller. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Vienna Insurance Group AG Wiener Versicherung Gruppe vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, Databricks und MLflow. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese Technologien effektiv einzusetzen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du ML-Modelle von der Experimentierung bis zur Produktion gebracht hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit Daten-Teams erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Teamarbeit zu sprechen. Hebe hervor, wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast und wie du mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Data & Analytics oder wie das Team die Qualität und Sicherheit von ML-Lösungen gewährleistet.