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# (Senior) Applied Scientist (Machine Learning)

- **Company:** HUK-COBURG Versicherungsgruppe
- **Location:** Coburg, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Artificial Neural Networks, Decision Support Systems, Python (Programming Language), Machine Learning, Recommender Systems, Unstructured Data, Deep Learning, Information Technology, Machine Learning Operations
- **Published:** August 15, 2026
- **Apply:** https://www.markt.de/senior-applied-scientist-machine-learning-w-m-d/a/a379d684/?geoUrlId=coburg

## About the Role

* 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

## Description

* 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


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