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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:** September 27, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5890122263

## 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

## Description

Beschäftigungsart Vollzeit Wochenarbeitszeit 38 Stunden Befristungsart Unbefristet Besetzungsstart ab sofort
Darauf kannst du dich freuen
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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