In der Rolle als Senior Engineer für Machine Learning und Künstliche Intelligenz sind Sie Teil eines dynamischen Data Analytics Teams, das sich der Transformation von Daten in wertvolle Erkenntnisse für über 13 Millionen Kund:innen widmet. Das Unternehmen, als einer der führenden Anbieter im Versicherungssektor, investiert gezielt in Innovationen und eine datengetriebene Zukunft. Sie werden modernste Methoden des Machine Learning und der Künstlichen Intelligenz einsetzen, um zentrale Prozesse wie Schadenbearbeitung, Preisgestaltung und Kundenservice zu optimieren. Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und Umsetzung cloudbasierter KI-Lösungen, die produktive Bereitstellung skalierbarer Machine Learning-Workloads sowie die Auswahl und Einführung moderner Architekturen für ML-Workflows. Sie arbeiten eng mit MLOps-Kolleg:innen zusammen und gestalten aktiv den Toolstack für Data Science und KI mit. Ein weiterer wichtiger Aspekt Ihrer Tätigkeit ist das Mentoring und Coaching von Machine Learning Engineers und Data Scientists, insbesondere in Bezug auf Cloud-Themen. Das Unternehmen bietet Ihnen ein hybrides Arbeitsmodell, das Ihnen die Flexibilität gibt, einen Teil Ihrer Arbeitszeit im Homeoffice zu verbringen. Zudem profitieren Sie von einer Vielzahl von Weiterentwicklungsmaßnahmen und einer ausgewogenen Work-Life-Balance.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium, mindestens auf Master-Niveau, in einem relevanten Fachgebiet wie Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik oder Informatik. Mehrjährige praktische Erfahrung als Machine Learning/AI Engineer, idealerweise in einer Senior-Rolle mit Projektverantwortung, ist unerlässlich. Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning Engineering sind erforderlich, insbesondere in Technologien wie Docker, Kubernetes, Infrastructure as Code (IaC), CI/CD, MLflow, Airflow und AWS-Diensten wie S3, Step Functions und Lambda. Gute Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig, um komplexe technische Konzepte klar zu vermitteln. Eine selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise sowie die Bereitschaft, Verantwortung für Projekte zu übernehmen, sind ebenfalls erforderlich. Zudem sollten Sie bereit sein, in einem hybriden Arbeitsmodell zu arbeiten und regelmäßig in der Stadt präsent zu sein.