S skimcon
HUK-COBURG Versicherungsgruppe

Data Scientist (m/w/d)

96450 Coburg Start 01.07.2026
Einleitung

Hallo, lass uns WIR sagen!


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) Applied Scientist (Machine Learning) (w/m/d)
Coburg, Bayern, Deutschland

Beschäftigungsart Vollzeit
Wochenarbeitszeit 38 Stunden
Befristungsart Unbefristet
Besetzungsstart ab sofort
Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung moderner Machine Learning-, Deep Learning- und statistischer Modelle für geschäftskritische Fragestellungen mit hohem strategischem Impact
Analyse komplexer strukturierter und unstrukturierter Daten (z. B. Texte, Dokumente, Zeitreihen) sowie Entwicklung geeigneter Modellierungsansätze für Predictive Analytics, Prognosen und Anomalieerkennung
Einsatz und Bewertung moderner ML- und DL-Verfahren einschließlich neuronaler Netze und Transformer-basierter Modelle für unstrukturierte Daten
Planung, Durchführung und Auswertung von Experimenten sowie Entwicklung und Validierung datengetriebener Hypothesen zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen
Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse aus Machine Learning, Deep Learning, Statistik und Optimierung in robuste, produktionsreife Anwendungen
Entwicklung und Betrieb skalierbarer, reproduzierbarer ML- und DL-Pipelines unter Einsatz moderner MLOps-Standards mit Fokus auf Stabilität, Skalierbarkeit und Nachvollziehbarkeit

Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist (w/m/d), Machine Learning Engineer (w/m/d) oder im Bereich Advanced Analytics, idealerweise mit Fokus auf Marketing, Customer Analytics oder datengetriebene Geschäftsmodelle
Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung, Predictive Analytics und der Entwicklung produktiver Data Science-Lösungen
Starke Programmierkenntnisse in Python und fundierte, theoretische und praktische Kenntnisse in modernen Machine Learning-Techniken und -Tools
Idealerweise Erfahrung mit Causal Inference, Uplift-Modelling, Recommender Systems oder Personalisierungslösungen
Lösungsorientierte, experimentierfreudige Hands-on-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 - Ange...
✨ KI-Kurzanalyse

In 10 Sekunden verstehen, worum es geht und für wen der Job passt – kostenlos.