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# Data Scientist

- **Company:** HUK-COBURG Versicherungsgruppe
- **Location:** Coburg, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Machine Learning, Pytorch, Large Language Models, Multi-Agent Systems, Information Technology, HuggingFace
- **Published:** September 15, 2026
- **Apply:** https://www.jobfinder.de/job/senior-ai-scientist-m-w-d/

## About the Role

wir mit über 13 Millionen Kund:innen heute der große Versicherer für Privathaushalte und der größte deutsche Autoversicherer. Dass wir oft preisgünstiger sind als andere Versicherungen, hat bei uns schon Tradition. Genau wie unser Ruf als Arbeitgeberin, mit der DU wachsen und deine persönlichen Ziele erreichen kannst. Bei uns kannst du eine spannende Karriere machen. Mit viel Teamgeist und Wir-Gefühl. Außerdem bieten wir dir eine ganze Reihe attraktiver Benefits, die dich dabei unterstützen, dich beruflich weiterzuentwickeln - und immer wieder neue Möglichkeiten zu entdecken. 770 Jobprofile und 35 Abteilungen - macht zusammen: unzählige berufliche Möglichkeiten. Voller Chancen, aber auch Herausforderungen. Und immer ganz schön dynamisch. Nicht nur in Coburg, sondern in ganz Deutschland.Dein ProfilEin überdurchschnittlich abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) der Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder eines vergleichbaren quantitativen
FachgebietsMehrjährige Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder AI Engineering sowie in der Entwicklung produktiver KI-SystemeFundiertes Verständnis statistischer und mathematischer Grundlagen moderner Machine Learning-Verfahren, insbesondere statistischer Inferenz, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Experimentdesign und kausaler ModellierungSehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit modernen ML- und DL-Frameworks (z. B. PyTorch, Hugging Face oder vergleichbare Technologien)Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Agentic AI-Systemen mit LLMs, einschließlich RAG, Tool Calling, Structured Outputs, Reasoning Workflows und Multi-Agent-SystemenTiefes Verständnis von LLM- und Agent-Architekturen auf Systemebene, einschließlich Agent Orchestration, Planning, Inferenzoptimierung, Kontextmanagement, Evaluierung von Agentenverhalten sowie Skalierung produktiver KI-Systeme Hybrides Arbeitsmodell: Bereitschaft zur Präsenz in Coburg Unsere



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