Data Scientist Customer Analytics & Machine Learning (w/m/d)

HUK-COBURG VVaG; Coburg; Vor Ort; EUR 55.000 - 90.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

13,3 Monatsgehälter

Weiterbildungsmöglichkeiten

Homeoffice-Option

Zusammenfassung

HUK-COBURG sucht Data Scientist Customer Analytics & Machine Learning in Coburg. Sie entwickeln datengetriebene Modelle zur Analyse von Kundenverhalten entlang der Customer Journey und setzen ML-, Prognose- und Personalisierungsmodelle zur Optimierung von Marketing- und Vertriebsprozessen ein.

Sie arbeiten mit modernen statistischen Verfahren, Causal-Inference-Methoden und Treatments‑Effekt‑Modellen, verknüpfen Datenquellen und liefern actionable Insights.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, Informatik oder verwandtem Fachgebiet.
• Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist, Machine Learning Engineer 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 Kenntnisse in modernen Machine‑Learning‑Techniken.
• Idealerweise Erfahrung mit Causal‑Inference, Uplift‑Modelling, Recommender Systems oder Personalisierungslösungen.
• Lösungsorientierte, experimentierfreudige Hands‑On‑Arbeitsweise mit ownership für Projekte.
• Hybrides Arbeitsmodell: Bereitschaft zur Präsenz in Coburg.

Aufgaben

• Entwicklung, Implementierung und Optimierung datengetriebener Modelle zur Analyse von Kundenverhalten entlang der Customer Journey.
• Konzeption von Machine-Learning-, Prognose-, Klassifikations- und Personalisierungsmodellen zur Optimierung von Marketing- und Vertriebsprozessen.
• Anwendung statistischer Verfahren, Causal-Inference-Methoden und Treatments-Effekt-Modelle zur Verbesserung von Targeting- und Kampagnenmaßnahmen.
• Analyse großer Datenmengen aus CRM, Web-Analytics, Marketing- und Marktdaten zur Generierung von Business-Insights.
• Entwicklung, Testing und Validierung datenbasierter Hypothesen sowie Ableitung skalierbarer Handlungsempfehlungen.
• Beratung von Fachbereichen und Management durch aussagekräftige Analysen, Dashboards, Reports und Visualisierungen.
• Teamarbeit in einem interdisziplinären, agilen Team.

Kenntnisse

Data Science

Machine Learning

Python

Causal Inference

Uplift Modelling

Recommender Systems

Marketing Analytics

Ausbildung

Master in Data Science

Promotion

Tools

Python

Jobbeschreibung

Data Scientist Customer Analytics & Machine Learning (w/m/d)

Location: Coburg, Bayern, Deutschland

Employment type: Vollzeit, 38‑Stunden‑Woche, unbefristet, ab sofort.

Überblick

Im Data Analytics Team der HUK‑COBURG transformieren wir Daten in echte Mehrwerte für über 13 Millionen Kunden. Wir setzen modernste Machine‑Learning‑ und KI‑Methoden ein, um Prozesse zu optimieren, Preise fair zu berechnen, Schäden digital zu steuern und neue Versicherungsprodukte zu entwickeln.

Aufgaben

• Entwicklung, Implementierung und kontinuierliche Optimierung datengetriebener Modelle zur Analyse von Kundenverhalten, -präferenzen und -affinitäten entlang der Customer Journey
• Konzeption und Einsatz von Machine‑Learning‑, Prognose‑, Klassifikations‑ und Personalisierungsmodellen zur Optimierung von Marketing‑ und Vertriebsprozessen
• Anwendung moderner statistischer Verfahren, Causal‑Inference‑Methoden und Treatments‑Effekt‑Modelle zur Verbesserung von Targeting‑, Kampagnen‑ und Vertriebsmaßnahmen
• Analyse und Verknüpfung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (CRM, Web‑Analytics, Marketing‑ und Marktdaten) zur Generierung umsetzbarer Business‑Insights
• Entwicklung, Testing und Validierung datenbasierter Hypothesen sowie Ableitung skalierbarer Handlungsempfehlungen für Marketing und Vertrieb
• Beratung von Fachbereichen und Management durch aussagekräftige Analysen, Dashboards, Reports und Visualisierungen
• Teamarbeit in einem motivierten, interdisziplinären und agilen Team

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
• Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist, Machine Learning Engineer 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 sowie 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 Präsenz in Coburg

Benefits

• Arbeitgeberzuschüsse: 13,3 Monatsgehälter, leistungsorientierte Vergütung, Mobilitätszuschüsse, vermögenswirksame Leistungen
• Weiterentwicklung: Qualifizierungsmaßnahmen, Zuschüsse zu Selbstbildungsmaßnahmen, eigenes Schulungszentrum
• Flexibilität: Möglichkeit, bis zur Hälfte der monatlichen Arbeitszeit von zu Hause oder unterwegs zu arbeiten
• Work‑Life‑Balance: Flexible Arbeitszeitmodelle in Gleitzeit, 31,5 Tage Urlaub, Weihnachten und Silvester frei
• Unterstützung bei Kinder- und Ferienbetreuung sowie Angehörigenpflege und Teilzeit‑Führungspositionen
• Gesundheit & Wohlbefinden: Angebote zu Bewegung, Ernährung und mentaler Gesundheit, Bezuschussung Mitgliedschaft in Fitnessstudios und von Präventionskursen
• Altersvorsorge: Betriebliche Altersvorsorge
• Mitarbeitendenberatung: Unterstützung in sämtlichen Lebensphasen
• Dienstfahrrad: Bezuschussung deines Dienstfahrrads
• Kinderbetreuung, Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Vermögenswirksame Leistungen, Nachhaltigkeit, Rabatte für Mitarbeitende, Sport- und Gesundheitsangebote, Sonderzahlungen, Weiterbildungen, Dienstwagen, Mitgestaltungsmöglichkeiten, Parkmöglichkeiten, gute Verkehrsanbindung, moderne technische Ausstattung