Data Scientist

Ihre zentrale Rolle

• Sie übernehmen die End-to-End-Verantwortung für die Konzeption und Umsetzung konkreter (Gen)AI-Lösungen, die im Kerngeschäft echten Mehrwert schaffen - zum Beispiel durch Automatisierung.
• Sie bringen Ihre Erfahrung mit LLMs, RAG oder agentischen Workflows ein, um praxistaugliche Anwendungen zu entwickeln - von ersten MVPs bis hin zu robusten Produktionslösungen.
• Gemeinsam mit den Fachbereichen identifizieren Sie sinnvolle (Gen)AI-Use-Cases (z. B. in der Dokumentenverarbeitung, im Wissensmanagement, in der Kundeninteraktion oder Entscheidungsunterstützung) und schaffen Orientierung, was GenAI realistisch leisten kann.
• Sie übersetzen komplexe fachliche Anforderungen in moderne technische Lösungen und leiten aus technischen Metriken klare, verständliche Empfehlungen für die Fachbereiche ab.
• Sie integrieren AI-Services in bestehende Prozesse und Systeme und sorgen dafür, dass diese im Tagesgeschäft stabil und zuverlässig laufen.
• Sie bringen sich aktiv in ein Team von GenAI-Anwendern ein, teilen Erfahrungen und Best Practices (z. B. zu Prompt-Design, Evaluierung, Monitoring) und helfen dabei, wiederverwendbare Lösungsbausteine und Know-how aufzubauen.

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik, Statistik oder einem vergleichbaren quantitativen Fach.
• Mehrjährige Erfahrung als Data Scientist mit proaktiver, umsetzungsstarker Arbeitsweise und Freude an End-to-End-Verantwortung - von der Idee bis zur produktiven Nutzung.
• Sicherer Umgang mit Python im Data- und ML-Umfeld (z. B. Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, LangChain/LlamaIndex oder vergleichbare Libraries).
• Mehrjährige Praxiserfahrung in Advanced Analytics / Data Science (statistische Modellierung, Machine Learning, Text Mining, Datenvisualisierung) sowie konkrete Umsetzungserfahrung mit GenAI- und LLM-basierten Lösungen - idealerweise inkl. RAG-/Chatbot-Setups, agentischen Workflows, Verarbeitung unstrukturierter Daten und Evaluierung/Monitoring von GenAI-Systemen.
• Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten bei der Identifikation und Aufbereitung von Datenquellen, idealerweise mit Erfahrung im Versicherungsumfeld oder in anderen stark regulierten Branchen.
• Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch sowie Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen.

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