Data Scientist in Advanced Analytics

• Problemlösung & Strategie: Du übersetzt eine geschäftsrelevante Fragestellung in ein statistisches Problem und identifizierst den richtigen Rahmen dafür.
• Data Engineering: Du lokalisierst und kombinierst Datenquellen und transformierst große Datensätze für tiefgehende Analysen.
• Modellierung: Du entwickelst statistische und Machine-Learning-Modelle und/oder KI-Agenten, die Entscheidungen automatisieren, und integrierst diese in unsere Kernprozesse und -systeme.
• Kommunikation: Du interpretierst, visualisierst und kommunizierst Deine Ergebnisse verständlich an das Top-Management, an fachliche Kollegen (m/w/d) und an Data Scientists (m/w/d) in der APKV und darüber hinaus.
• Hierarchieübergreifendes Arbeiten: Du arbeitest eng mit APKV-Kollegen (m/w/d) von der Sachbearbeitung bis zum Management zusammen und verstehst die Prozesse vollumfänglich.
• Innovation: Du erkennst Lösungen und Chancen, die andere nicht sehen, und treibst diese proaktiv mit Deinem Team voran.

\n, Gesundheit & Wohlbefinden: Eine betriebliche Krankenversicherung, Sport- und Gesundheitsangebote sowie Präventionsmaßnahmen legen den Grundstein für körperliche und mentale Gesundheit.

Vergütung: Tarifliche Sonderzahlungen, betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen und Mitarbeiteraktien machen die Vergütung besonders attraktiv. Außerdem werden Mitarbeiter am Unternehmenserfolg beteiligt.

Zeit & Flexibilität: Mit unserem Modell “Neues Arbeiten" können Beruf und Privatleben noch besser vereinbart werden. Wir arbeiten flexibel, hybrid, mobil und vor Ort.

Karriereentwicklung: Wir erstellen gemeinsam einen persönlichen Entwicklungsplan und ermöglichen, funktions- und länderübergreifende Erfahrungen zu sammeln.

Eine vollständige Übersicht darüber, was uns als Arbeitgeber attraktiv macht, ist unter careers.allianz.com/benefits zu finden. \n

• Hintergrund: Du besitzt einen Hochschulabschluss in Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Ingenieurwesen, Physik oder einer vergleichbaren Disziplin
• Fachwissen: Du hast ein tiefgehendes Verständnis der mathematischen und statistischen Konzepte hinter den gängigsten Machine-Learning-Verfahren (z.B. lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Methoden wie Bagging und Boosting). Du verfügst über ein fundiertes Verständnis moderner LLM und Multi Agent Architekturen, inklusive Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG).
• Praxiserfahrung: Du programmierst routiniert in Python (numpy, scipy, pandas, polars, matplotlib, scikit-learn) und SQL, entwickelst modularen, wartbaren Code und eigene Packages und beherrschst den Umgang mit tabellarischen Daten über die gesamte Pipeline hinweg - von der Exploration über Feature Engineering bis zur Modellierung. Du hast Erfahrung in der Arbeit mit GenAI und kannst strategische Prozessanforderungen in skalierbare agentische End to End Architekturen übersetzen.
• Technische Fähigkeiten: Du nutzt Git, schreibst automatisierte Tests und bist routiniert in der Nutzung von CI/CD-Pipelines. Idealerweise hast Du Erfahrung in der Nutzung von Cloud-Infrastruktur.
• Arbeitsweise (optional): Du hast bereits in agilen und cross-funktionalen Teams gearbeitet.
• Sprachkenntnisse: Verhandlungssichere Deutschkenntnisse, Fließende Englischkenntnisse

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