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Data Scientist

Montreal Associates

Köln

Vor Ort

EUR 70.000 - 90.000

Vollzeit

Heute
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Zusammenfassung

Ein führendes Versicherungs- und Technologieunternehmen in Köln sucht einen erfahrenen Data Scientist / Machine Learning Specialist, um moderne GenAI-Technologien in Geschäftsstrategien zu implementieren. Sie arbeiten in einem internationalen Umfeld und entwickeln innovative Lösungen durch die Anwendung von LLM-Methoden. Voraussetzungen sind 5 Jahre Erfahrung im Bereich sowie fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.

Qualifikationen

  • Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data-Science- oder ML-Umfeld.
  • Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
  • Software-Engineering-Mindset (Versionierung, Code-Reviews, CI/CD).

Aufgaben

  • Zufammenarbeit mit Fachbereichen zur Entwicklung datengetriebener Lösungen.
  • Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und Data-Analytics-Lösungen.
  • Wissensweitergabe durch Dokumentation und Workshops.

Kenntnisse

Machine-Learning-Algorithmen
Large Language Models
ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow)
Python
Cloud-Technologien (GCP, AWS, Azure)
Storytelling-Fähigkeiten
Analytisches Denken

Tools

Visualisierungstools
Datenbanken (relational, NoSQL)
Jobbeschreibung
Data Scientist / Machine Learning Specialist (m/w/d)

Standort: Köln

Unser Kunde: ein international führendes Versicherungs- und Technologieunternehmen

Über die Position

Für unseren Mandanten suchen wir einen erfahrenen Data Scientist / Machine Learning Spezialisten (m/w/d) mit Schwerpunkt Large Language Models (LLM). Gesucht wird eine technisch starke, eigenständige Persönlichkeit, die modernste GenAI-Technologien in konkrete Business-Mehrwerte überführt und Freude daran hat, in einem dynamischen, innovativen Umfeld neue Ideen voranzutreiben.

Die Position ist Teil der globalen Einheit Group Data, AI & Innovation, die weltweit modernste Daten-, KI- und Innovationslösungen entwickelt und in enger Zusammenarbeit mit internationalen Teams skaliert.

Ihre Aufgaben
  • Zusammenarbeit mit Fachbereichen (z. B. Aktuariat, Marketing), um Anforderungen aufzunehmen und datengetriebene Lösungen abzuleiten
  • Einsatz moderner Generative AI- und LLM-Methoden für vielfältige Business Cases
  • Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, Data-Analytics-Lösungen und Visualisierungen
  • Enge Abstimmung mit IT und Business zur erfolgreichen Implementierung und Messung der Wirkung
  • Technische Beratung und Aufbau langfristiger Stakeholder-Beziehungen
  • Wissensweitergabe durch Dokumentation, Workshops und interne Community-Beiträge
  • Aktive Mitgestaltung der ML-/GenAI-Strategie und Identifikation neuer Innovationspotenziale
Ihr Profil – Fachliche Anforderungen
  • Fähigkeit, Business-Probleme in mathematische und ML-Modelle zu überführen
  • Tiefes Verständnis moderner Machine-Learning-Algorithmen
  • Praxis im Umgang mit Large Language Models (APIs, Inferenz, Fine‑Tuning, Prompting)
  • Sehr gute Kenntnisse in ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn)
  • Erfahrung mit Datenverarbeitung, relationalen und NoSQL-Datenbanken sowie Visualisierungstools
  • Sicheres Programmieren, bevorzugt in Python (Java oder weitere sind ein Plus)
  • Software-Engineering-Mindset (Versionierung, Code‑Reviews, CI/CD)
  • Erfahrung mit Cloud-Technologien (GCP, AWS oder Azure)
  • Branchenkenntnisse Versicherungen sind von Vorteil
Ihr Profil – Persönliche Kompetenzen
  • Starke Kommunikations- und Storytelling-Fähigkeiten, auch für nicht-technische Zielgruppen
  • Analytisches Denken und die Fähigkeit, aus Daten relevante Business-Insights abzuleiten
  • Strukturierte Dokumentationsweise
  • Teamfähigkeit in interdisziplinären und internationalen Projekten
  • Hohe Eigenständigkeit, Lernbereitschaft und Innovationsfreude
  • Lösungsorientiertes Arbeiten sowie gutes Business-Verständnis
  • Kontinuierliche Weiterentwicklung der eigenen Data-Science-Kompetenzen
  • Deutsch und Englisch fließend in Wort und Schrift (Pflicht) – Französisch von Vorteil
  • Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data-Science- oder ML-Umfeld
  • Erfahrung im internationalen Arbeitsumfeld ist ein Plus
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