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(Senior) Applied Scientist (Machine Learning) (w/m/d)

Veröffentlicht am

Arbeitsort
96450 Coburg, Bayern, Deutschland
Gehaltsschätzung
70.000–95.000 € brutto/Jahr · KI-Schätzung von Salary Quick anhand von Jobtitel und Ort (Stand 2026-10-03). Arbeitszeit und individuelle Konditionen können den Betrag verändern. Keine Gehaltszusage.

Stellenbeschreibung

HUK-COBURG Versicherungsgruppe

(Senior) Applied Scientist (Machine Learning) (w/m/d)

Coburg

Aufgabe

Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung moderner Machine Learning-, Deep Learning- und statistischer Modelle für geschäftskritische Fragestellungen mit hohem strategischem Impact Analyse komplexer strukturierter und unstrukturierter Daten (z. B.

Texte, Dokumente, Zeitreihen) sowie Entwicklung geeigneter Modellierungsansätze für Predictive Analytics, Prognosen und Anomalieerkennung Einsatz und Bewertung moderner ML- und DL-Verfahren einschließlich neuronaler Netze und Transformer-basierter Modelle für unstrukturierte Daten Planung, Durchführung und Auswertung von Experimenten sowie Entwicklung und Validierung datengetriebener Hypothesen zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse aus Machine Learning, Deep Learning, Statistik und Optimierung in robuste, produktionsreife Anwendungen Entwicklung und Betrieb skalierbarer, reproduzierbarer ML- und DL-Pipelines unter Einsatz moderner MLOps-Standards mit Fokus auf Stabilität, Skalierbarkeit und Nachvollziehbarkeit

Qualifikation

Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist (w/m/d), Machine Learning Engineer (w/m/d) oder im Bereich Advanced Analytics, idealerweise mit Fokus auf Marketing, Customer Analytics oder datengetriebene Geschäftsmodelle Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung, Predictive Analytics und der Entwicklung produktiver Data Science-Lösungen Starke Programmierkenntnisse in Python und fundierte, theoretische und praktische Kenntnisse in modernen Machine Learning-Techniken und -Tools Idealerweise Erfahrung mit Causal Inference, Uplift-Modelling, Recommender Systems oder Personalisierungslösungen Lösungsorientierte, experimentierfreudige Hands-on-Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung und

Bereitschaft, Ownership für Projekte und Ergebnisse zu übernehmen Hybrides Arbeitsmodell: Bereitschaft zur Präsenz in Coburg