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 unsere Prozesse durch die tiefe Integration produktiver ML-Pipelines voranbringen? Dann bewerben Sie sich als Machine Learning Engineer (m/w/d) im Team Advanced Customer Analytics.
Diese Analytics-Einheit der Generali-Gruppe arbeitet primär für unser Konzenunternehmen CosmosDirekt in Saarbrücken. CosmosDirekt ist der führende Digitalversicherer in Deutschland und der Innovationsmotor in unserem Verbund. Sind wir ehrlich: Versicherungen verkaufen kann doch jeder, oder? Wir wollen aber mehr! Unsere Vision ist es, unsere Daten und Algorithmen zu nutzen, um Life Time Partner für unsere Kunden zu werden und für sie in allen Lebensphasen und -situationen da zu sein. Tragen Sie mit Ihren Analysen und Modellen dazu bei, die Unternehmen der Generali-Familie zur Nummer 1 im Kundenerleben in der Versicherungswirtschaft zu machen!
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 unsere Customer Experience
- 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 zur Optimierung unseres Kundenmanagements, zum Beispiel in der Prozessautomatisierung und intelligenten Supportlösungen für unsere Berater (Augmented Intelligence)
- Großer Gestaltungsspielraum von der Prototyp-Konzeption bis zur Produktionsreife im crossfunktionalen Team mit unseren Fach- und Prozessexperten
- Flexibler Einsatz verschiedenster aktueller Technologien: Von Oracle, PostgreSQL, Min.IO, Kafka und Airflow über XGBoost, LightGBM und Tensorflow/Keras zu MLflow, DVC, feast und Spark
- 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
Your Profile
- Sehr gutes Studium einer technischen oder quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Operations Research oder einer anderen relevanten Fachrichtung mit technischem/quantitativem Schwerpunkt
- Starke analytische Auffassungsgabe sowie datenbasiertes Mindset
- Hohe Lernbereitschaft und Spaß an einer iterativen, experimentierfreudigen Vorgehensweise
- Projektbezogene Führungsfähigkeiten (Projektlead)
- Gutes Geschäftsverständnis und pragmatische, unternehmerische Arbeitsweise
- Erfahrungen und Kenntnisse im Bereich Prozessdaten wünschenswert (z.B. SPC, Process Mining)
- Kenntnisse in einer oder mehreren der folgenden Programmiersprachen: Python, R, Java, inklusive Erfahrungen in der Anwendung von gängigen Machine Learning Libraries
- 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
- Gute deutsche und englische Sprachkenntnisse
Unsere Benefits
- Start-Up-Atmosphäre mit den Vorteilen eines führenden deutschen Konzernunternehmens
- Spannende Aufgaben in einem offenen, kollegialen und agilen Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien
- Attraktive Vergütung und Sozialleistungen u.a. 38-Stunden-Woche mit flexibler Gleitzeitregelung und 30 Tage Urlaub (bei einer Vollzeitstelle)
- Moderner Arbeitsplatz mit der Möglichkeit von flexiblen Remote-Optionen
- Gute Entwicklungsperspektiven, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und eine aktive, globale Community
- Gesundheits- und Sportangebote (z.B. hauseigenes Fitnessstudio)
- Eltern-Kind-Büro
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.
Gerne beantwortet Ihnen HR Services weitergehende Fragen zum generellen Ablauf des Bewerbungsverfahrens unter der Rufnummer 0221/1636 56650.
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