Die Generali ist eine der führenden Erstversicherungsgruppen im deutschen Markt. Als Teil der internationalen Generali Group ist die Generali in Deutschland mit den Marken Generali, CosmosDirekt und Dialog in den Segmenten Leben, Kranken und Schaden/Unfall tätig. Die Produkte der Generali Deutschland Versicherungen sind exklusiv bei der Deutschen Vermögensberatung Unternehmensgruppe erhältlich.
Aufgaben
Wir suchen in Analytics, Data & AI Sie als künftigen Data Scientist (m/w/d) im Bereich Machine Learning Engineering. Als Data Scientist (m/w/d) sind Sie unter anderem verantwortlich für die Analyse und Visualisierung komplexer Datenbestände, die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, sowie die Erforschung und Implementierung neuester Erkenntnisse und Technologien im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz.
- Analyse und Visualisierung komplexer Datenbestände, unter anderem aus den Bereichen Web-Tracking, Quotierung, Pricing und CRM, inklusive Weiterentwicklung der Daten- und analytischen Infrastruktur
- Eigenständige Entwicklung von Machine-Learning-Modellen in unterschiedlichsten Einsatzgebieten, zum Beispiel im Vertrieb, im Pricing, oder an der Kundenschnittstelle
- Einsatz modernster Tools: von tidyverse und shiny über scikit-learn und hugging face bis zu XGBoost, LightGBM, Tensorflow/Keras und PyTorch
- Erforschung und Implementierung neuester Erkenntnisse und Technologien im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz, um als Vorreiter in der Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen zu agieren
- Laufender Ausbau Ihrer Fähigkeiten mit einem festen Kontigent Ihrer Zeit – durch interne und externe Schulungen und Plattformen, durch eigenes Research oder Open Source Contributions, auf eigene Faust und als Teil unserer globalen Data-Science-Community
Das wünschen wir uns
- Sehr gutes Studium einer formalen oder quantitativen Fachrichtung, z.B. Mathematik, Statistik, Informatik oder einer anderen relevanten Fachrichtung mit formalem/quantitativem Schwerpunkt
- Hohe Lernbereitschaft und Spaß an einer iterativen, experimentierfreudigen Vorgehensweise
- Sehr gute Kenntnisse in einer oder mehreren der folgenden Programmiersprachen: Python, R, Java, SQL
- Erfahrungen mit dem gesamten Lebenszyklus von ML-Use-Cases (Konzeption, Entwicklung, Betrieb, Retraining), z.B. aus einer Tätigkeit als Data Scientist für eine produktiv Anwendungen, wünschenswert
