Data Scientist (m/w/d)

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 13 Minuten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Warum dieser Wert:

• Gerade erst veröffentlicht.
• Kein Gehalt angegeben.

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omni:us

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2015

🛡️ Versicherung

🤖 Künstliche Intelligenz

💳 Fintech

Insurance • Artificial Intelligence • Fintech

omni:us ist ein führender Anbieter KI-gestützter End-to-End-Lösungen zur Automatisierung von Versicherungs-Schadenfällen. Das Unternehmen ist auf die Automatisierung der Schadenbearbeitung, Entscheidungsfindung und Workflows spezialisiert, um die Kundenzufriedenheit zu steigern, Bearbeitungskosten zu senken und die Integration in bestehende Versicherungssysteme zu vereinfachen. Die innovative Technologie ermöglicht eine Automatisierung von bis zu 80 % der Schadenbearbeitung und sorgt so für schnellere Entscheidungen und effizientere Abläufe bei Versicherern.

Beschreibung

• Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Agents und Assistenten für Versicherungsprozesse, einschließlich Schadenaufnahme und -triage, Deckungsprüfung, Verarbeitung von Dokumenten und Korrespondenz, Erkennung von Betrugsindikatoren sowie Zusammenfassung von Fällen • Entwicklung agentischer Workflows, die LLMs mit Tools, APIs, Geschäftsregeln und dem Abruf von Informationen aus Policen, Schadenakten und Wissensdatenbanken mittels RAG kombinieren • Implementierung mehrstufiger Schlussfolgerungen und Übergaben an Mitarbeitende im Human-in-the-Loop-Verfahren • Anwendung und Anpassung multimodaler Modelle zur Extraktion von Informationen aus komplexen Versicherungsdokumenten, darunter Formulare, Rechnungen, Berichte, E-Mails und Bilder • Entwicklung von Evaluierungs-Frameworks für generative und agentische Systeme, einschließlich Testsätzen, automatisierter Evaluierung und LLM-as-a-Judge-Evaluierung, Metriken für Genauigkeit und Halluzinationen, Erfassung von Kosten und Latenz sowie Monitoring im Produktivbetrieb • Arbeit an Prompt- und Context-Engineering sowie Fine-Tuning oder Distillation von Modellen für spezifische Versicherungsaufgaben, sofern dies einen Mehrwert bietet • Entwicklung von Guardrails für sichere, erklärbare und prüfbare KI-Entscheidungen im Einklang mit der DSGVO und dem EU AI Act • Zusammenarbeit mit Product Managern, Engineers und Versicherungsexperten, um Lösungen in den Produktivbetrieb zu überführen und ihre geschäftlichen Auswirkungen zu messen • Bewertung von Entwicklungen im Bereich generativer und agentischer KI sowie neuer Modelle und Frameworks und Integration geeigneter Technologien in Produkte • Dokumentation von Ansätzen, Experimenten und Ergebnissen für die interne Nutzung und die Kommunikation mit Kunden

🎯 Anforderungen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet • Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in Data Science oder Machine Learning sowie nachweisbare Erfolge bei der Überführung von KI-Lösungen in den Produktivbetrieb • Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungen mit LLMs, einschließlich RAG, Tool Use/Function Calling, strukturierten Ausgaben und Agents • Erfahrung in der Versicherungs- oder Finanzbranche ist von Vorteil, aber keine Voraussetzung • Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit ML-/DL-Bibliotheken wie PyTorch, Hugging Face oder scikit-learn • Erfahrung mit LLM-APIs und Agent-Frameworks oder -Protokollen wie LangGraph, LlamaIndex, Model Context Protocol oder vergleichbaren Technologien • Gutes Verständnis der Evaluierung und des Monitorings generativer KI-Systeme, einschließlich Halluzinationen, Nichtdeterminismus und Kosten • Vertrautheit mit NLP, Dokumentenverständnis und/oder multimodalen Modellen • Solides Verständnis von Konzepten des Data Engineering, einschließlich ETL, Datenbanken und Vector Stores • Erfahrung mit Linux, Bash, Docker und Cloud-Plattformen wie AWS und Azure ist von Vorteil • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift • Fähigkeit, mehrsprachige Daten effektiv zu verarbeiten und zu analysieren • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz • Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten für die Zusammenarbeit mit technischen Teams, Fachexperten und Kunden • Eigenständige und sorgfältige Arbeitsweise mit pragmatischer, produktorientierter Denkweise und einer kritischen Haltung gegenüber überzogenen Versprechungen

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Umfassende Zusatzleistungen • Zugang zu modernsten Modellen, Tools und Infrastrukturen • Flexible Arbeitsmodelle, einschließlich Remote-Arbeit und hybrider Optionen • Wirkungsvoller Projekte, die mit echten Kunden und realen Daten in den Produktivbetrieb überführt werden • Inklusives und vielfältiges Arbeitsumfeld

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