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Senior Data Scientist (m/w/d) - Machine-Learning- und Optimierungsansätze für die Leistungssteuerung

Die DAK-Gesundheit ist eine der größten Dienstleisterinnen im Gesundheitswesen. Wir möchten unsere Kunden und Kundinnen schnell und unbürokratisch unterstützen, damit sie gesund bleiben oder wieder gesund werden.

 

Als Arbeitgeberin setzen wir auf ein Miteinander und eine positive Unternehmenskultur, individuelle Förderung und eine faire Vergütung. Unseren Erfolg haben wir vor allem unseren Mitarbeitenden zu verdanken. Kommen Sie zur DAK-Gesundheit. Es gibt viele gute Gründe.

 

Sind Sie auf der Suche nach einer neuen Herausforderung, die zu Ihnen passt? Dann unterstützen Sie uns in unserer Zentrale in Hamburg als

 

Senior Data Scientist (m/w/d) – Machine-Learning- und Optimierungsansätze für die Leistungssteuerung

 

Als Senior Data Scientist in unserem KI-Team in der Unternehmenssteuerung entwickeln Sie datengetriebene Lösungen für konkrete Fragestellungen der Leistungssteuerung. Sie identifizieren gemeinsam mit den Fachbereichen Ansatzpunkte für Einsparungen, Effizienzgewinne und bessere Steuerungsentscheidungen. Dabei übersetzen Sie operative Problemstellungen in Machine-Learning- und Optimierungsansätze und begleiten diese von der ersten Analyse über die Evaluation bis in den produktiven Betrieb.


Ihre Aufgaben

 

  • Identifikation und Weiterentwicklung konkreter Use Cases mit messbarem fachlichem und wirtschaftlichem Nutzen gemeinsam mit den Fachbereichen
  • Analyse komplexer Datenbestände und Übersetzung operativer Fragestellungen der Leistungssteuerung in geeignete, statistische Machine-Learning- und Optimierungsansätze
  • Entwicklung, Test und Optimierung von ML-Modellen, Prognoseverfahren und datengetriebenen Entscheidungsunterstützungen
  • Bewertung neuer Ansätze hinsichtlich fachlichen Nutzens, Modellgüte, Umsetzbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Betriebsfähigkeit
  • Überführung geeigneter Prototypen in produktive Services in enger Zusammenarbeit mit Engineering- und DevOps-Teams
  • Fachliche Begleitung produktiver ML-Lösungen im Betrieb sowie kontinuierliche Weiterentwicklung
  • Verständliche Aufbereitung von Ergebnissen und adressatengerechte Vermittlung komplexer analytischer Zusammenhänge gegenüber Fachbereichen, Steuerungseinheiten und technischen Teams
  • Ein erster fachlicher Schwerpunkt liegt auf Fragestellungen rund um die Krankenhausrechnungsprüfung und angrenzende leistungsbezogene Anwendungsfälle.

 

 

Ihr Profil

 

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium in Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren quantitativen Fachrichtung
  • Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung in angewandtem Machine Learning, statistischer Modellierung oder mathematischer Optimierung in wirtschaftlichen, industriellen oder operativen Anwendungskontexten
  • Sehr gutes Verständnis von Modellbewertung, Unsicherheit, Robustheit und Wirkungsabschätzung
  • Sicherer Umgang mit Python sowie gute SQL-Kenntnisse
  • Erfahrung mit produktiven ML-Anwendungen und der Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-Engineering- oder DevOps-Teams
  • Vertrautheit mit API-basierten Services und containerisierten Deployment-Umgebungen, z. B. FastAPI, Kubernetes oder vergleichbaren Technologien
  • Fähigkeit, komplexe fachliche Probleme zu strukturieren und in nutzbare analytische Lösungen zu überführen
  • Lösungsorientierte, strukturierte Arbeitsweise und Verantwortungsbereitschaft für eigene Themen
  • Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift, mindestens auf C1-Niveau
  • Erfahrung im Gesundheitswesen, insbesondere im GKV-Umfeld, im Krankenhauskontext oder mit gesundheitsökonomischen Fragestellungen, ist von Vorteil, aber nicht erforderlich

 

Ihr Kontakt

 

Dennis Greiner

Personalreferent

Tel.: 040 2364855-1659

dennis.greiner@dak.de 

Benefits

Attraktive Bezahlung, betriebliche Altersversorgung und viele Sozialleistungen

Home-Office- und Teilzeitmöglichkeiten

Sportangebote & Employee Assistance Programme

Zuschuss zum Deutschland-Ticket

38,5-Stunden-Woche inklusive Gleitzeit

30 Urlaubstage jedes Jahr

Umfangreiches Weiterbildungsangebot

Mitarbeiterangebote und weitere Corporate Benefits

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