Senior Engineer Machine Learning / AI (w/m/d)
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Im Data Analytics Team der HUK-COBURG transformieren wir Daten in echte Mehrwerte für über 13 Mio. Kund:innen. Als Deutschlands führende Kfz-Versicherung sind wir ein traditionsreiches und stabiles Unternehmen, welches zielgerichtet in Innovation und seine datengetriebene Zukunft investiert. Unsere agilen Data Analytics Teams setzen modernste Machine Learning und KI-Methoden ein, um Prozesse zu optimieren, faire Preise zu berechnen, Schäden digital und intelligent zu steuern und um neue, innovative Versicherungsprodukte zu entwickeln.
Werde Teil unserer großen Data-Community, entwickle gemeinsam mit vielen weiteren, erfahrenen Datenspezialist:innen praxisnahe Machine Learning-Anwendungen und gestalte so den durch Daten, Machine Learning und KI getriebenen Wandel bei einem der größten Versicherer Deutschlands mit.
Darauf kannst du dich freuen
Konzeption und Umsetzung cloudbasierter KI-Lösungen (Machine Learning, Generative KI, Agentensysteme) für Kernprozesse wie Schaden, Pricing und Kundenservice
Produktive Bereitstellung skalierbarer ML- und GenAI-Workloads in enger Zusammenarbeit mit unseren MLOps-Kolleg:innen
Auswahl und Einführung moderner Architekturen und Tools für ML-Workflows sowie aktive Mitgestaltung des Data Science- und KI-Toolstacks
Entwurf und Umsetzung von Standards und Best Practices für Machine Learning Engineers (w/m/d) und Data Scientists (w/m/d)
Mentoring, Reviews und Coaching insbesondere zu Cloud-Themen sowie End-to-End-Verantwortung von Daten bis Betrieb
Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team aus Data Scientists (w/m/d), Machine Learning Engineers (w/m/d) sowie Fach- und IT-Expert:innen
Dein Profil
Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
Mehrjährige praktische Erfahrung als Machine Learning/AI Engineer, idealerweise in einer Senior-Rolle mit Projektverantwortung
Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse im Bereich Machine Learning Engineering, beispielsweise: Container (Docker), Kubernetes, IaC, CI/CD, MLflow, Airflow, AWS (S3, Step Functions, Lambda, SageMaker, Bedrock, …)
Gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar zu vermitteln
Selbstständige, zielorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung und Bereitschaft, Ownership für Projekte und Ergebnisse zu übernehmen
Hybrides Arbeitsmodell: Bereitschaft zur Präsenz in Coburg
Gute Deutschkenntnisse (C1-Niveau)
Unsere Benefits
Arbeitgeberzuschüsse: Dein Plus zum Gehalt – 13,3 Monatsgehälter, leistungsorientierte Vergütung, Mobilitätszuschüsse, vermögenswirksame Leistungen
Weiterentwicklung: Erreiche deine Ziele – Qualifizierungsmaßnahmen, Zuschüsse zu Selbstbildungsmaßnahmen, eigenes Schulungszentrum
Flexibilität: Gute Arbeit und ein gutes Leben gehen Hand in Hand - Möglichkeit bis zur Hälfte der monatlichen Arbeitszeit von Zuhause oder unterwegs zu arbeiten
Work-Life-Balance: Arbeite dann, wann es für dich am besten ist – flexible Arbeitszeitmodelle in Gleitzeit, 31,5 Tage Urlaubstage, Weihnachten und Silvester frei
Beruf & Familie: Damit du dich bei uns wohlfühlst, schaffen wir die passenden Rahmenbedingungen - Unterstützung bei Kinder- und Ferienbetreuung sowie Angehörigenpflege und Teilzeit- Führungspositionen
Gesundheit & Wohlbefinden: Geht´s dir gut, geht`s uns gut – Angebote zu Bewegung, Ernährung und mentaler Gesundheit, Bezuschussung Mitgliedschaft in Fitnessstudios und von Präventionskursen
Altersvorsorge: Heute schon an morgen denken – betriebliche Altersvorsorge
Mitarbeitendenberatung: Manchmal ist es einfach gut, jemanden von außen mitdenken zu lassen - Mitarbeitendenberatung zur Unterstützung in sämtlichen Lebensphasen
Dienstfahrrad: Radeln statt rollen - Bezuschussung deines Dienstfahrrads
Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!
Mehr Informationen zu unserem Data Analytics Programm findest Du hier: https://www.huk.de/karriere/einstieg/jobwelten/mathe-data/data-analytics.html
Information zur Verarbeitung Deiner Bewerberdaten:
https://www.huk.de/content/dam/hukde/dokumente/datenschutz/informationen-verarbeitung-bewerberdaten-hc.pdf