{"id":56527,"title":"Senior Data Scientist (m/w/d) - Applied Machine Learning","company":"DAK-Gesundheit","city":"Hamburg","region":"Hamburg","location":"20097 Hamburg","work_model":"hybrid","employment_type":"full_time","employment":["full_time"],"posted_at":"2026-10-28T00:00:00+00:00","tools":["Python","SQL","FastAPI","Kubernetes"],"seniority":"senior","years_experience_min":5,"german_requirement":"required","german_level":"C1","english_requirement":"not_mentioned","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.9,"method":"rules","language_badge":"German required (C1)","language_evidence":"Deutschkenntnisse mindestens auf Niveau C1","requirements_snippet":"* Abgeschlossenes Hochschulstudium in Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science, Ökonometrie oder einer vergleichbaren quantitativen Fachrichtung * Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung in angewandtem Machine Learning, …","url":"https://www.arbeitsagentur.de/jobsuche/jobdetail/16106-44536218-1027-S","source":"bundesagentur","description_text":"DAK-Gesundheit\nVielfältig im Können. Menschlich nah. Relevant für die Gesellschaft.\nBei der DAK-Gesundheit, einer der größten Krankenkassen Deutschlands, verbinden wir gesellschaftliche Verantwortung mit einem Arbeitsumfeld, in dem Menschen zählen. Wir bieten Sicherheit, faire Rahmenbedingungen und vielfältige Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung - und leisten gemeinsam einen Beitrag für ein zukunftsfähiges Gesundheitswesen.\n\nWir als Arbeitgeberin stehen für Vielfalt, Diversität, Respekt und ein starkes Miteinander. Willkommen sind bei uns alle Menschen, die diese Werte teilen und leben.\n\nAls Senior Data Scientist im KI-Team der Unternehmenssteuerung entwickeln Sie datengetriebene Lösungen für Fragestellungen der Leistungssteuerung. Gemeinsam mit den Fachbereichen identifizieren Sie Ansatzpunkte für bessere Steuerungsentscheidungen, effizientere Prozesse und wirtschaftlichen Nutzen. Der Dienstsitz der Position ist Hamburg.\n\nIhre Aufgaben\n\n* Identifikation und Entwicklung konkreter Data-Science- und ML-Use-Cases mit messbarem fachlichem und wirtschaftlichem Nutzen gemeinsam mit den Fachbereichen\n* Strukturierung operativer Fragestellungen und Übersetzung in geeignete Zielgrößen, Prognoseaufgaben und Entscheidungslogiken\n* Analyse komplexer Datenbestände sowie Entwicklung, Test und Optimierung statistischer Modelle und Machine-Learning-Verfahren\n* Entwicklung datengetriebener Lösungen zur Bewertung und Priorisierung von Fällen, insbesondere im Claims Management\n* Bewertung von Ansätzen hinsichtlich Modellgüte, Unsicherheit, Robustheit, Umsetzbarkeit und erwartetem wirtschaftlichem Nutzen\n* Überführung geeigneter Prototypen in produktive Services in Zusammenarbeit mit Engineering- und DevOps-Teams\n* Fachliche Begleitung produktiver ML-Lösungen im Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung auf Basis ihrer tatsächlichen Wirkung\n* Verständliche Aufbereitung von Ergebnissen und adressatengerechte Vermittlung komplexer analytischer Zusammenhänge an fachliche und technische Beteiligte\n\nIhr Profil\n\n* Abgeschlossenes Hochschulstudium in Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science, Ökonometrie oder einer vergleichbaren quantitativen Fachrichtung\n* Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung in angewandtem Machine Learning, statistischer Modellierung oder datengetriebener Entscheidungsunterstützung\n* Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Fachbereichen oder Produktmanagement sowie in der Übersetzung fachlicher und wirtschaftlicher Fragestellungen in ML-Zielgrößen und Evaluationskonzepte\n* Sehr gutes Verständnis von Modellbewertung, Unsicherheit, Robustheit und Wirkungsabschätzung\n* Sicherer Umgang mit Python, gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit produktiven ML-Anwendungen und der Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-Engineering- oder DevOps-Teams\n* Vertrautheit mit API-basierten Services und containerisierten Deployment-Umgebungen, beispielsweise FastAPI, Kubernetes oder vergleichbaren Technologien\n* Deutschkenntnisse mindestens auf Niveau C1\n* Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Verantwortungsbereitschaft für eigene Themen\n* Idealerweise Erfahrung im Gesundheitswesen, insbesondere im GKV-Umfeld, im Claims Management, im Dentalbereich oder mit gesundheitsökonomischen Fragestellungen\n\nIhr Kontakt\nDennis Greiner\nPersonalreferent\n[entfernt]","responsibilities_text":"* Identifikation und Entwicklung konkreter Data-Science- und ML-Use-Cases mit messbarem fachlichem und wirtschaftlichem Nutzen gemeinsam mit den Fachbereichen\n* Strukturierung operativer Fragestellungen und Übersetzung in geeignete Zielgrößen, Prognoseaufgaben und Entscheidungslogiken\n* Analyse komplexer Datenbestände sowie Entwicklung, Test und Optimierung statistischer Modelle und Machine-Learning-Verfahren\n* Entwicklung datengetriebener Lösungen zur Bewertung und Priorisierung von Fällen, 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