Willkommen bei unserem Kunden. Hier zählt, wer Sie sind, mit all Ihren Fähigkeiten, Ideen und Möglichkeiten. Egal, ob Sie neu einsteigen oder bereits Erfahrung mitbringen: Bei diesem Arbeitgeber erhalten Sie Rückhalt, Verantwortung und Entwicklungsmöglichkeiten. In einem starken Team von 7.500 Kolleg*innen arbeiten Sie in einem der Top-10 Versicherer Deutschlands, der als Versicherungsverein auf Gegenseitigkeit (VVaG) handelt. Ihre Aufgabe umfasst die Entwicklung und Optimierung von Empfehlungsalgorithmen, um Kunden zum richtigen Zeitpunkt das passende Versicherungsprodukt über den idealen Kanal, sei es Web, App, E-Mail oder Website, anzubieten. Sie sind verantwortlich für den Aufbau von Frühwarnsystemen, die beispielsweise kündigungsgefährdete Kunden identifizieren und automatisierte Retention-Maßnahmen auslösen. Zudem steuern Sie die Berechnung des Kundenwerts, um Marketing-Budgets effizient auf profitable Kundengruppen zu fokussieren, und führen die Vorhersage der Abschlusswahrscheinlichkeit durch, um Interessenten für den Vertrieb zu priorisieren. Des Weiteren gehört die perspektivische Implementierung von Modellen zur Echtzeit-Anpassung von Landingpages und Marketing-Assets basierend auf dem Nutzerverhalten sowie Bewegungsdaten zu Ihren Aufgaben. Sie steuern den Aufbau automatisierter Workflows für die Datenaufbereitung, das Modelltraining und das Deployment (CI/CD für ML) und sorgen für die Sicherstellung der Modellqualität durch kontinuierliches Tracking von Performance-Metriken wie Precision/Recall und Erkennung von Data Drift.

Sie sind ein proaktives Teammitglied, arbeiten zielorientiert und gehen souverän mit komplexen Fragestellungen um. Sie bringen Neugier für unterschiedliche Methoden, Werkzeuge und Lösungsansätze mit. Ein Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Mathematik bzw. eine vergleichbare Qualifikation ist erforderlich. Sie haben einen sicheren Umgang mit SQL und Python (insbesondere mit Pandas, Polars, Scikit-Learn) und verfügen über Statistikkenntnisse zur Erstellung und Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen wie K-Means, Regressionen und Entscheidungsbäume. Erste Erfahrungen in der produktiven Nutzung von LLMs sowie Kenntnisse in Inkrementalitätstests, MMM- und Attributionsmodellen im Digital Marketing (z.B. Meridian, Robyn) sind von Vorteil. Zudem sollten Sie Erfahrung mit der Google Cloud Platform (GCP) und insbesondere BigQuery mitbringen. Idealerweise haben Sie auch Erfahrungen im Umgang mit Web-Analyse- und Marketing-Daten (z.B. GA4, CRM, Meta, Google Ads) sowie in der Personalisierung von Website- und Marketing-Content.