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# Senior Data Scientist

- **Company:** DAK - Gesundheit
- **Location:** Hamburg, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Information Engineering, Decision Support Systems, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, SQL Databases, Fastapi, Kubernetes, Information Technology
- **Published:** October 27, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=a2ba6f2aadddf28f

## About the Role

* Abgeschlossenes Hochschulstudium in Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science, Ökonometrie oder einer vergleichbaren quantitativen Fachrichtung
 * Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung in angewandtem Machine Learning, statistischer Modellierung oder datengetriebener Entscheidungsunterstützung
 * Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Fachbereichen oder Produktmanagement sowie in der Übersetzung fachlicher und wirtschaftlicher Fragestellungen in ML-Zielgrößen und Evaluationskonzepte
 * Sehr gutes Verständnis von Modellbewertung, Unsicherheit, Robustheit und Wirkungsabschätzung
 * Sicherer Umgang mit Python, gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit produktiven ML-Anwendungen und der Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-Engineering- oder DevOps-Teams
 * Vertrautheit mit API-basierten Services und containerisierten Deployment-Umgebungen, beispielsweise FastAPI, Kubernetes oder vergleichbaren Technologien
 * Deutschkenntnisse mindestens auf Niveau C1
 * Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Verantwortungsbereitschaft für eigene Themen
 * Idealerweise Erfahrung im Gesundheitswesen, insbesondere im GKV-Umfeld, im Claims Management, im Dentalbereich oder mit gesundheitsökonomischen Fragestellungen

## Description

* Identifikation und Entwicklung konkreter Data-Science- und ML-Use-Cases mit messbarem fachlichem und wirtschaftlichem Nutzen gemeinsam mit den Fachbereichen
 * Strukturierung operativer Fragestellungen und Übersetzung in geeignete Zielgrößen, Prognoseaufgaben und Entscheidungslogiken
 * Analyse komplexer Datenbestände sowie Entwicklung, Test und Optimierung statistischer Modelle und Machine-Learning-Verfahren
 * Entwicklung datengetriebener Lösungen zur Bewertung und Priorisierung von Fällen, insbesondere im Claims Management
 * Bewertung von Ansätzen hinsichtlich Modellgüte, Unsicherheit, Robustheit, Umsetzbarkeit und erwartetem wirtschaftlichem Nutzen
 * Überführung geeigneter Prototypen in produktive Services in Zusammenarbeit mit Engineering- und DevOps-Teams
 * Fachliche Begleitung produktiver ML-Lösungen im Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung auf Basis ihrer tatsächlichen Wirkung
 * Verständliche Aufbereitung von Ergebnissen und adressatengerechte Vermittlung komplexer analytischer Zusammenhänge an fachliche und technische Beteiligte