(Junior) Machine Learning & Java Engineer

ELCA Switzerland and Europe; Zürich; Híbrido; CHF 110.000 - 150.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Homeoffice

Gleitzeit

Ferienkauf bis zu 13 Tagen

Descripción de la vacante

ELCA Schweiz und Europa sucht eine/n Machine Learning Engineer, der Modelle zur Prüfung von Leistungsabrechnungen entwickelt, trainiert und validiert. Du nutzt Statistik- und ML-Methoden und arbeitest eng mit Fachexpertinnen zusammen, um ungewöhnliche Muster zu identifizieren.

Du bist verantwortlich für die Pflege von Python-Trainings- und Inference-Pipelines, verbesserst die Modellqualität und setzt Java-Module produktiv um. Wir bieten ein zukunftsorientiertes Umfeld mit flachen Hierarchien.

Formación

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science oder vergleichbaren Fachrichtung mit entsprechender Berufserfahrung.
• Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning- bzw. statistischen Modellen, idealerweise Anomalie- oder Betrugserkennung.
• Gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit g'ängigen ML-Frameworks (z. B. scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch).
• Starke analytische Fähigkeiten und Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen.
• Gute praktische Kenntnisse in Java, Java Frameworks, Spring Framework und Maven.
• Erste Erfahrung mit CI/CD (z. B. Jenkins, Git) sowie im Umgang mit Datenbanksystemen sind von Vorteil.
• Du setzt AI-gestützte Entwicklungstools wie Claude Code oder AI-basierte Code Reviews sicher und praxisnah ein.
• Idealerweise Kenntnisse im Bereich Krankenversicherung / Gesundheitswesen bzw. Bereitschaft, sich in fachliche Themen einzuarbeiten.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams

Responsabilidades

• Entwicklung, Training und Validierung von Modellen zur Prüfung von Leistungsabrechnungen, basierend auf Methoden aus Statistik und maschinellem Lernen.
• Aufbau und Pflege der Trainings- und Inference-Pipelines in Python
• Evaluierung und Verbesserung der Modellqualität (Precision/Recall, Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse für Fachanwender)
• Enge Zusammenarbeit mit Fachexpert:innen zur Identifikation neuer Auffälligkeitsmuster und Weiterentwicklung der Modelle
• Produktivsetzung und Monitoring der Modelle im laufenden Betrieb
• Weiterentwicklung und Pflege des bestehenden Java-Moduls zur Prüfung und statistischen Plausibilisierung stationärer Leistungsabrechnungen
• Umsetzung neuer Prüfregeln und Optimierung bestehender Prüflogik
• Sicherstellung von Performance, Wartbarkeit und Testabdeckung des Java-Moduls

Conocimientos

Python

Machine Learning

Java

Datenanalyse

CI/CD

Educación

Informatik/BSc in Data Science

Herramientas

scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Descripción del empleo

Deine Aufgaben

• Entwicklung, Training und Validierung von Modellen zur Prüfung von Leistungsabrechnungen, basierend auf Methoden aus Statistik und maschinellem Lernen
• Aufbau und Pflege der Trainings- und Inference-Pipelines in Python
• Evaluierung und Verbesserung der Modellqualität (Precision/Recall, Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse für Fachanwender)
• Enge Zusammenarbeit mit Fachexpert:innen zur Identifikation neuer Auffälligkeitsmuster und Weiterentwicklung der Modelle
• Produktivsetzung und Monitoring der Modelle im laufenden Betrieb
• Weiterentwicklung und Pflege des bestehenden Java-Moduls zur Prüfung und statistischen Plausibilisierung stationärer Leistungsabrechnungen
• Umsetzung neuer Prüfregeln und Optimierung bestehender Prüflogik
• Sicherstellung von Performance, Wartbarkeit und Testabdeckung des Java-Moduls

Unser Angebot

• Ein inspirierendes, zukunftsorientiertes Arbeitsumfeld in einem dynamischen Team mit umfassender Expertise
• Mitarbeit an innovativen Produkten in einem spannenden und zukunftsorientierten Marktumfeld
• Attraktive Perspektiven durch stetige Schulung, Coaching und mit einem internen Karriereweg
• Unsere Kultur macht den Unterschied! Wir leben aktiv flache Hierarchien und eine offene hilfsbereite Zusammenarbeit über alle Disziplinen und Abteilungen
• Wir organisieren regelmässige Anlässe wie z. B. Brown Bag Lunches und Coding Events sowie gemütliche und sportliche ausserbetriebliche Zusammenkünfte
• Gute Work-Life-Balance(Gleitzeit, Homeoffice), moderner und flexibler Arbeitsplatz in einem multikulturellenUmfeld
• Top Benefitswie z. B.: Ferienkauf von bis zu 13 Tagen, Beitrag an privates Mobiltelefon oder Business Handy, Halbtax, geschäftlich unterwegs in 1. Klasse, flexible Pensionskassenmodelle, Übernahme KTG und NBU (privat, weltweit) und vieles mehr

Dein Profil

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science oder vergleichbaren Fachrichtung mit entsprechender Berufserfahrung
• Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning- bzw. statistischen Modellen, idealerweise im Bereich Anomalie- oder Betrugserkennung
• Gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit g'ängigen ML-Frameworks (z. B. scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch).
• Starke analytische Fähigkeiten und Erfahrung im Umgang mit grossen Datenmengen
• Gute praktische Kenntnisse in Java, Java Frameworks, Spring Framework und Maven
• Erste Erfahrung mit CI/CD (z. B. Jenkins, Git) sowie im Umgang mit Datenbanksystemen sind von Vorteil
• Du setzt AI-gestützte Entwicklungstools wie Claude Code oder AI-basierte Code Reviews sicher und praxisnah ein
• Idealerweise Kenntnisse im Bereich Krankenversicherung / Gesundheitswesen bzw. Bereitschaft, sich in fachliche Themen einzuarbeiten
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams

Bei uns arbeitest Du an anspruchsvollen und praxisnahen Lösungen mit direktem Nutzen f'ur das Gesundheitswesen. Von Anfang an bist Du Teil eines erfahrenen Teams, das Dich bei Deiner fachlichen und persönlichen Entwicklung unterstützt. Du erh∗ltst die Möglichkeit, moderne Technologien einzusetzen, Verantwortung zu übernehmen und Dein Wissen im Bereich Machine Learning und Softwareentwicklung kontinuierlich auszubauen.

Auch wenn Du noch nicht alle Anforderungen erfüllst, freuen wir uns darauf, Dich kennenzulernen. Entscheidend f'ur uns sind Deine Motivation, Deine Lernbereitschaft und Dein Interesse an modernen Technologien.