Senior Data Scientist (m/w/d) - Applied Machine Learning

DAK; Hamburg; Híbrido; EUR 90.000 - 120.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Betriebliche Altersversorgung

Home-Office/Teilzeit

Deutschland-Ticket Zuschuss

38,5-Stunden-Woche

30 Urlaubstage

Weiterbildungsmöglichkeiten

Mitarbeiterangebote

Descripción de la vacante

DAK-Gesundheit in Hamburg sucht einen Senior Data Scientist im KI-Team der Unternehmenssteuerung. Sie entwickeln datengetriebene Lösungen zur Leistungssteuerung und arbeiten eng mit Fachbereichen zusammen, um robuste Modelle und effiziente Logiken zu schaffen.

Sie überführen Prototypen in produktive Services, begleiten ML-Lösungen im Betrieb und kommunizieren Ergebnisse verständlich an Fach- und Technikbeteiligte.

Formación

• 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
• Sehr gutes Verständnis von Modellbewertung, Unsicherheit, Robustheit und Wirkungsabschätzung
• Sicherer Umgang mit Python, gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit produktiven ML-Anwendungen und Zusammenarbeit mit Engineering-/Data-Engineering- oder DevOps-Teams
• Vertrautheit mit API-basierten Services und containerisierten Deployment-Umgebungen, z.B. FastAPI, Kubernetes
• Deutschkenntnisse mindestens C1
• Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Verantwortungsbereitschaft
• Idealerweise Erfahrung im Gesundheitswesen/GKV-Umfeld/Claims Management

Responsabilidades

• 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 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
• Überführung geeigneter Prototypen in produktive Services in Zusammenarbeit mit Engineering- und DevOps-Teams
• Fachliche Begleitung produktiver ML-Lösungen im Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung
• Verständliche Aufbereitung von Ergebnissen und adressatengerechte Vermittlung komplexer analytischer Zusammenhänge

Conocimientos

Python

SQL

Machine Learning

Data Science

DevOps collaboration

API services

FastAPI

Kubernetes

German C1

Quantitative analysis

Educación

Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science, Ökonometrie (Hochschulabschluss)

Herramientas

FastAPI

Kubernetes

SQL tooling

Descripción del empleo

Einsatzort: Hamburg

Bereich: Informationstechnologie

Einstiegssart: Direkteinstieg Fachpositionen

Vielfältig im Können. Menschlich nah. Relevant für die Gesellschaft.

Bei der DAK-Gesundheit, einer der größten Krankenkassen Deutschlands, verbinden wir gesellschaftliche Verantwortung mit einem Arbeitsumfeld, in dem Menschen zählen. Wir bieten Sicherheit, faire Rahmenbedingungen und vielfältige Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung – und leisten gemeinsam einen Beitrag für ein zukunftsfähiges Gesundheitswesen.

Wir als Arbeitgeberin stehen für Vielfalt, Diversität, Respekt und ein starkes Miteinander. Willkommen sind bei uns alle Menschen, die diese Werte teilen und leben.

Als Senior Data Scientist im KI-Team der Unternehmenssteuerung entwickeln Sie datengetriebene Lösungen für Fragestellungen der Leistungssteuerung. Gemeinsam mit den Fachbereichen identifizieren Sie Ansatzpunkte für bessere Steuerungsentscheidungen, effizientere Prozesse und wirtschaftlichen Nutzen. Der Dienstsitz der Position ist Hamburg.

Ihre Aufgaben

• 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
• 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

Dennis Greiner
Personalreferent
[e-mail]

Benefits

Attraktive Bezahlung, betriebliche Altersversorgung und vieleSozialleistungen

Home-Office- und Teilzeitmöglichkeiten

Zuschuss zum Deutschland-Ticket

38,5-Stunden-Woche inklusive Gleitzeit

30 Urlaubstage jedes Jahr

Umfangreiches Weiterbildungsangebot

Mitarbeiterangebote und weitere Corporate Benefits