Job
- Level
- Erfahren
- Job Feld
- Data
- Anstellung
- Teilzeit / Vollzeit
- Vertragsart
- Unbefristetes Dienstverhältnis
- Ort
- München
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Rolle entwickelst du maßgeschneiderte (Gen)AI-Lösungen, wechselst zwischen Konzeptions- und Umsetzungsphase, identifizierst relevante Use-Cases und integrierst AI-Services in bestehende Systeme.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- Sie übernehmen die End-to-End-Verantwortung für die Konzeption und Umsetzung konkreter (Gen)AI-Lösungen, die im Kerngeschäft echten Mehrwert schaffen - zum Beispiel durch Automatisierung.
- Sie bringen Ihre Erfahrung mit LLMs, RAG oder agentischen Workflows ein, um praxistaugliche Anwendungen zu entwickeln - von ersten MVPs bis hin zu robusten Produktionslösungen.
- Gemeinsam mit den Fachbereichen identifizieren Sie sinnvolle (Gen)AI-Use-Cases (z. B. in der Dokumentenverarbeitung, im Wissensmanagement, in der Kundeninteraktion oder Entscheidungsunterstützung) und schaffen Orientierung, was GenAI realistisch leisten kann.
- Sie übersetzen komplexe fachliche Anforderungen in moderne technische Lösungen und leiten aus technischen Metriken klare, verständliche Empfehlungen für die Fachbereiche ab.
- Sie integrieren AI-Services in bestehende Prozesse und Systeme und sorgen dafür, dass diese im Tagesgeschäft stabil und zuverlässig laufen.
- Sie bringen sich aktiv in ein Team von GenAI-Anwendern ein, teilen Erfahrungen und Best Practices (z. B. zu Prompt-Design, Evaluierung, Monitoring) und helfen dabei, wiederverwendbare Lösungsbausteine und Know-how aufzubauen.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik, Statistik oder einem vergleichbaren quantitativen Fach.
Qualifikationen
- Sicherer Umgang mit Python im Data- und ML-Umfeld (z. B. Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, LangChain/LlamaIndex oder vergleichbare Libraries).
- Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch sowie Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen.
Erfahrung
- Mehrjährige Erfahrung als Data Scientist mit proaktiver, umsetzungsstarker Arbeitsweise und Freude an End-to-End-Verantwortung - von der Idee bis zur produktiven Nutzung.
- Mehrjährige Praxiserfahrung in Advanced Analytics / Data Science (statistische Modellierung, Machine Learning, Text Mining, Datenvisualisierung) sowie konkrete Umsetzungserfahrung mit GenAI- und LLM-basierten Lösungen - idealerweise inkl. RAG-/Chatbot-Setups, agentischen Workflows, Verarbeitung unstrukturierter Daten und Evaluierung/Monitoring von GenAI-Systemen.
- Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten bei der Identifikation und Aufbereitung von Datenquellen, idealerweise mit Erfahrung im Versicherungsumfeld oder in anderen stark regulierten Branchen.
Unser Angebot
- Wachsen Sie mit uns gemeinsam! Wir bieten Raum, um füreinander und miteinander die Zukunft von ERGO zu gestalten.
- Da Sie zur erfolgreichen Entwicklung von ERGO beitragen, können Sie von uns als Arbeitgeber einiges erwarten, zum Beispiel flexible Arbeitszeiten, Möglichkeiten zur Entwicklung, eine faire Vergütung und sogar gratis Heißgetränke und Wasser.
- Mobiles Arbeiten ist bis zu 50 Prozent der monatlichen Arbeitszeit möglich und bietet Ihnen ein hohes Maß an Flexibilität.
- Wir bieten Ihnen die Unterstützung, die Sie benötigen, um Ihr volles Potential zu entfalten sowie Ihre Arbeit und Ihr Privatleben passend vereinbaren zu können.
Benefits
Work-Life-Integration
Gesundheit, Fitness & Fun
Mehr Netto
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
ERGO Group AG
ERGO ist eine der großen Versicherungsgruppen in Deutschland und Europa. Die Gruppe ist weltweit in über 30 Ländern vertreten und konzentriert sich hauptsächlich auf die Regionen Europa und Asien. ERGO bietet seinen Kunden ein umfassendes Spektrum an Versicherungsleistungen, Vorsorgemöglichkeiten und Serviceangeboten. In Deutschland ist ERGO über alle Sparten hinweg einer der führenden Anbieter.
Description
- Unternehmenstyp
- Etablierte Firma
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Branche
- Banken, Finanz, Versicherung
Data Scientist
- Ort
- München
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
