Starten Sie Ihre Karriere in einem dynamischen und innovativen Umfeld. Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Versicherungsdienstleistungen, das sich auf die Optimierung von Effizienz und Kundenorientierung spezialisiert hat. In der Rolle als Data Scientist sind Sie verantwortlich für die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten im Versicherungsbereich unter Verwendung modernster Cloud-Services wie AWS. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von KI-basierten Lösungen, einschließlich Prompt-Engineering, sowie den Aufbau von Evaluations- und Entscheidungsframeworks zur Sicherstellung der Qualität und Zuverlässigkeit von Modellen. Sie werden auch die Analyseergebnisse an Stakeholder mit einem klaren Business-Fokus kommunizieren. Darüber hinaus sind Sie für das Lifecycle-Management von KI- und Machine-Learning-Modellen zuständig, einschließlich Überwachung, Auditierung und kontinuierlicher Verbesserung. Die Integration autonomer KI-Agenten zur Optimierung von Versicherungsprozessen gehört ebenfalls zu Ihrem Verantwortungsbereich. Sie arbeiten in einem engagierten Data-Science-Team und haben die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden und lernorientierten Umfeld weiterzuentwickeln.

Der ideale Kandidat hat ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in einem relevanten Fachbereich und bringt Erfahrung in einem Data-Science-Team mit. Wünschenswert sind Kenntnisse in Cloud-Plattformen wie AWS und Microsoft Azure, insbesondere in Bezug auf relevante Services wie Bedrock, Sagemaker, Lambda und S3 sowie Infrastructure as Code (IaC). Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung von KI und Machine Learning, vorzugsweise mit Python, sind erforderlich. Zudem sollten Sie gute Kenntnisse im Umgang mit SQL-, NoSQL- und Vektor-Datenbanken wie Oracle, DynamoDB, Opensearch und Snowflake mitbringen. Eine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen und ein Interesse an neuen Herausforderungen sind ebenfalls wichtig. Sprachkenntnisse in Deutsch auf C1-Niveau und Englisch auf B2-Niveau werden vorausgesetzt. Wir ermutigen Bewerber, die nicht alle Anforderungen erfüllen, sich dennoch zu bewerben.