Senior Data Scientist - Quantitative Finance; w​/m​/d

Im Data Analytics Team der HUK-COBURG transformieren wir Daten in echte Mehrwerte für über 13 Mio. Kund:innen. Als Deutschlands führende Kfz-Versicherung sind wir ein traditionsreiches und stabiles Unternehmen, welches zielgerichtet in Innovation und seine datengetriebene Zukunft investiert. Unsere agilen Data Analytics Teams setzen modernste Machine Learning und KI-Methoden ein, um Prozesse zu optimieren, faire Preise zu berechnen, Schäden digital und intelligent zu steuern und um neue, innovative Versicherungsprodukte zu entwickeln.

Werde Teil unserer großen Data-Community, entwickle gemeinsam mit vielen weiteren, erfahrenen Datenspezialist:innen praxisnahe Machine Learning-Anwendungen und gestalte so den durch Daten, Machine Learning und KI getriebenen Wandel bei einem der größten Versicherer Deutschlands mit.

Coburg, Bayern, Deutschland

• Beschäftigungsart Vollzeit
• Wochenarbeitszeit 38 Stunden
• Befristungsart Unbefristet
• Besetzungsstart ab sofort
• Name Ansprechpartner:in Malina Gorny
• E-Mail Ansprechpartner:in

• Konzeption, Entwicklung, Implementierung und fortlaufende Optimierung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen, insbesondere quantitative Investmentlösungen für unsere Portfolios und Anlagestrategien
• Kontinuierliche Weiterbildung und Übertragung modernster Data Science- und KI-Methoden aus der aktuellen Forschung auf praktische Unternehmensanforderungen
• Einsatz von aktuellen Machine Learning- und Deep Learning-Verfahren in einer professionellen Dev Ops Umgebung mit Python
• Teamarbeit in einem kreativen, motivierten, interdisziplinären sowie agilen Team aus Data Scientists (w/m/d), Machine Learning Engineers (w/m/d) und Fach- sowie IT-Expert:innen zur Integration von Machine Learning- und Deep Learning-Lösungen in unsere Produkte
• Einbindung und Beratung insbesondere des Portfolio-/Risikomanagements bzgl. des Einsatzes und der Potenziale von quantitativen Investmentansätzen

• Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, quantitative Finance, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
• Idealerweise mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung von skalierbaren Machine Learning-Lösungen in der Forschung, im forschungsnahen Umfeld oder in der Industrie
• Starke Programmierkenntnisse in Python und fundierte, theoretische und praktische Kenntnisse moderner Machine Learning-Techniken und
  -Tools, sowie idealerweise der Portfoliooptimierung, Analyse und Modellierung von Finanzdaten
• Hervorragende analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar zu vermitteln
• Selbstständige, zielorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung und Bereitschaft, Ownership für Projekte und Ergebnisse zu übernehmen
• Hybrides Arbeitsmodell:
  Bereitschaft zur Präsenz in Coburg

Arbeitgeberzuschüsse

Dein Plus zum Gehalt – neben 13,3 Monatsgehältern darfst du dich auf Corporate Benefits, Fahrkostenzuschüsse, Mobilitätszuschüsse, vermögenswirksame Leistungen und zahlreiche Angebote für deine Freizeit freuen.

Weiterentwicklung

Erreiche deine Ziele – wir bieten dir Entwicklungschancen über zahlreiche Qualifizierungsmaßnahmen, Zuschüsse zu Selbstbildungsmaßnahmen und mit unserem eigenen Schulungszentrum.

Flexibilität

Gute Arbeit und ein gutes Leben gehen Hand in Hand – du hast die Möglichkeit, bis zur Hälfte der monatlichen Arbeitszeit von zu Hause oder unterwegs zu arbeiten. Gestalte dir deinen Tag so, wie du ihn brauchst!

Work-Life-Balance

Arbeite dann, wann es für dich am besten ist – wir bieten dir flexible Arbeitszeitmodelle in Gleitzeit, die sich an dein Leben anpassen. Zudem gibt es 30 Tage Erholungsurlaub, Weihnachten und Silvester frei und 1,5 zusätzliche freie Tage.

Beruf & Familie

Damit du dich bei uns wohlfühlst, schaffen wir die passenden Rahmenbedingungen. Dazu gehören für uns die Unterstützung bei der Kinder- und Ferienbetreuung sowie der Angehörigenpflege ebenso wie die Möglichkeit, eine Führungsposition in Teilzeit…