Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt für unseren Bereich „Digital Business Development“ einen

Machine Learning Engineer (m/w/d)
(Saarbrücken)

The Organization

Your Task

Sie begeistern sich für Machine Learning und Artificial Intelligence? Sie wollen ein dynamisches und breites Data-Tech-Stack mitgestalten? Sie wollen ein digitales Geschäftsmodell durch die tiefe Integration produktiver ML-Pipelines voranbringen? Dann bewerben Sie sich als Machine Learning Engineer (m/w/d) in Advanced Customer Analytics, der Analytics-Einheit der größten deutschen Direktversicherung!

Folgende anspruchsvolle und spannende Aufgaben erwarten Sie:

  • Sehr breit gefächerte Tätigkeiten rund um unseren großen Datenpool als Innovationstreiber (m/w/d) mit direkten Auswirkungen auf das Geschäft
  • Eigenständige Entwicklung komplexer Datenflows mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sowie Streaming-Technologie im Hybrid-Cloud-Environment
  • Entwicklung und Inbetriebnahme von Machine-Learning-Modellen zusammen mit unseren Data Scientists im ML Ops-Ansatz  für unterschiedlichste Einsatzgebiete, zum Beispiel im Pricing, für den Online-Vertrieb oder zur Prozessautomatisierung
  • Großer Gestaltungsspielraum von der Prototyp-Konzeption bis zur Produktionsreife
  • Flexibler Einsatz verschiedenster, aktueller Technologien und Methoden von Tensorflow/Keras über Kafka bis Docker und Kubernetes

Your Profile

  • Sehr gutes Studium einer technischen oder quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften oder einer anderen relevanten Fachrichtung mit technischem/quantitativem Schwerpunkt
  • Starke analytische Auffassungsgabe sowie datenbasiertes Mindset
  • Hohe Lernbereitschaft und Spaß an einer iterativen, experimentierfreudigen Vorgehensweise
  • Kenntnisse in einer oder mehreren  der folgenden Programmiersprachen: Python, R, Java, inklusive Erfahrungen in der Anwendung von gängigen Machine Learning Libraries (z.B. Tensorflow, sklearn, mlr)
  • Kenntnisse in relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sowie Kenntnisse im Umgang mit modernen Streaming-Architekturen
  • Kenntnisse in Container-Technologien (z.B. Docker, Kubernetes) und Cloud-Infrastruktur hilfreich
 

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Gerne beantwortet Ihnen HR Services weitergehende Fragen zum generellen Ablauf des internen Bewerbungsverfahrens unter der Rufnummer 0221/1636-56650.

For more information Karriereblog.

generali.de/karriere