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(Senior) Engineer Machine Learning / AI (w/m/d)

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HUK-COBURG Versicherungsgruppe
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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.

(Senior) Engineer Machine Learning / AI (w/m/d)
Coburg, Bayern, Deutschland

Beschäftigungsart Vollzeit
Wochenarbeitszeit 38 Stunden
Befristungsart Unbefristet
Besetzungsstart ab sofort


  • Konzeption und Umsetzung cloudbasierter KI-Lösungen (Machine Learning, Generative KI, Agentensysteme) für Kernprozesse wie Schaden, Pricing und Kundenservice
  • Produktive Bereitstellung skalierbarer ML- und GenAI-Workloads in enger Zusammenarbeit mit unseren MLOps-Kolleg:innen
  • Auswahl und Einführung moderner Architekturen und Tools für ML-Workflows sowie aktive Mitgestaltung des Data Science- und KI-Toolstacks
  • Entwurf und Umsetzung von Standards und Best Practices für Machine Learning Engineers (w/m/d) und Data Scientists (w/m/d)
  • Mentoring, Reviews und Coaching insbesondere zu Cloud-Themen sowie End-to-End-Verantwortung von Daten bis Betrieb
  • Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team aus Data Scientists (w/m/d), Machine Learning Engineers (w/m/d) sowie Fach- und IT-Expert:innen

  • Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Mehrjährige praktische Erfahrung als Machine Learning/AI Engineer
  • Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse im Bereich Machine Learning Engineering, beispielsweise: Container (Docker), Kubernetes, IaC, CI/CD, MLflow, Airflow, AWS (S3, Step Functions, Lambda, SageMaker, Bedrock, …)
  • 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 – 13,3 Monatsgehälter, leistungsorientierte Vergütung, Mobilitätszuschüsse, vermögenswirksame Leistungen
  • Weiterentwicklung: Erreiche deine Ziele – Qualifizierungsmaßnahmen, Zuschüsse zu Selbstbildungsmaßnahmen, eigenes Schulungszentrum
  • Flexibilität: Gute Arbeit und ein gutes Leben gehen Hand in Hand - Möglichkeit bis zur Hälfte der monatlichen Arbeitszeit von Zuhause oder unterwegs zu arbeiten
  • Work-Life-Balance: Arbeite dann, wann es für dich am besten ist – flexible Arbeitszeitmodelle in Gleitzeit, 31,5 Tage Urlaubstage, Weihnachten und Silvester frei
  • Beruf & Familie: Damit du dich bei uns wohlfühlst, schaffen wir die passenden Rahmenbedingungen - Unterstützung bei Kinder- und Ferienbetreuung sowie Angehörigenpflege und Teilzeit-Führungspositionen
  • Gesundheit & Wohlbefinden: Geht´s dir gut, geht`s uns gut – Angebote zu Bewegung, Ernährung und mentaler Gesundheit, Bezuschussung Mitgliedschaft in Fitnessstudios und von Präventionskursen
  • Altersvorsorge: Heute schon an morgen denken – betriebliche Altersvorsorge
  • Mitarbeitendenberatung: Manchmal ist es einfach gut, jemanden von außen mitdenken zu lassen - Mitarbeitendenberatung zur Unterstützung in sämtlichen Lebensphasen
  • Dienstfahrrad: Radeln statt rollen - Bezuschussung deines Dienstfahrrads

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Standort

HUK-COBURG Versicherungsgruppe

96450 Coburg,
Bayern DE

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