Softwareentwickler für generative KI (m/w/d) -temporär-

Der Geschäftsbereich Unternehmenssteuerung ist verantwortlich für die Etablierung eines ganzheitlichen Steuerungsmodells als Grundlage für die übergreifende Steuerung der DAK-Gesundheit, das Entwickeln der übergeordneten Strategie unter Einbezug politischer Entscheidungen, die Vertretung der sozial- und gesundheitspolitischen Interessen der DAK-Gesundheit sowie die Unterstützung anderer Bereiche durch Prognosemodelle und der Potenzialermittlung.

Innerhalb des Geschäftsbereichs Unternehmenssteuerung ist die Daten- und Analytikkompetenz im Bereich BI, DWH & KI gebündelt. Hier werden das unternehmensweite Data Warehouse sowie die BI- und KI-Anwendungen der DAK-Gesundheit konzipiert, betrieben und weiterentwickelt. Die KI-Anwendungen greifen einerseits auf Techniken des klassischen maschinellen Lernens zurück, um z.B. Leistungsentscheidungen vorzubereiten oder automatisiert zu bewilligen. Andererseits setzen wir vermehrt Techniken der generativen KI ein, um z.B. repetitive Arbeitsabläufe zu automatisieren und Mitarbeitende zu entlasten.

Als Teil unseres KI-Teams entwickeln Sie im engen Austausch mit den Fachbereichen Anwendungen, die generative KI nutzen, um das Kerngeschäft der DAK-Gesundheit und die Versorgung unserer Versicherten weiter zu verbessern. Dies geschieht eingebettet in unsere Unternehmensstrategie unter Berücksichtigung aktueller sozial- und gesundheitspolitischer Themen.

Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten Sie die Zukunft der DAK-Gesundheit am Standort Hamburg aktiv mit!

Die Stelle ist befristet bis zum 31.12.2026. 

Sind Sie interessiert? Dann folgen hier Ihre Herausforderungen.

Ihre Aufgabe

• Mitarbeit in einem crossfunktionalen Team zur Entwicklung und zum Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Fachthemen als Software Engineer (Back-End Engineering mit Fokus auf Anwendungen, die große Sprachmodelle (LLMs) verwenden)
• Übersetzen von geschäftlichen Herausforderungen in Data-Science-Lösungen, end-to-end von der Lösungsarchitektur und Entwicklungsarbeit bis zur Integration und Wartung
• Definition von Metriken zur Erfolgsmessung von KI-Lösungen sowie Unterstützung der Planung für die Überwachung und Wartung von Produktionsmodellen
• Proaktive Identifizierung von Möglichkeiten zur Nutzung von Data-Science-/ ML-/ KI-Lösungen zur Unterstützung der Prioritäten des Geschäftsbereichs, einschließlich der Teilnahme an der Roadmap-Planung und der Erstellung des Backlogs
• Schreiben, Testen, Bereitstellen und Warten von Code über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung
• Entwickeln und optimieren geeigneter Prompts, RAG-Systemen, und agentischen Workflows für LLM-basierte Anwendungen
• Umwandlung von vorhandenem Prototyp-Code in skalierbare, produktionsreife Software

Haben Sie Fragen zum Aufgabengebiet? Dann können Sie sich gerne per E-Mail an Ane Johanson (ane.johanson@dak.de) wenden.

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Hochschulstudium vorzugsweise der Informatik oder auch eines anderen MINT-Studienfachs
• Ausgeprägtes Verständnis grundlegender Konzepte des Software-Engineerings und der Softwarearchitektur sowie weiterer Konzepte der Informatik (Datenstrukturen, Algorithmen, automatisierte Tests, objektorientierte Programmierung, algorithmische Komplexität etc.)
• Erfahrung im Bereich produktive Software-Entwicklung in Python (mind. 3 Jahre) und übergreifende Kenntnisse in z.B. Full Stack, App Entwicklung oder Entwicklung verteilter Anwendungen sowie in der Arbeit an produktiven KI/ Data Science/ Data Analytics Projekten (mind. 1 Jahr) und spezialisierte Kenntnisse in einzelnen Data Science Fachbereichen (z.B. NLP, OCR, Prompt Engineering usw.)
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Transfervermögen sowie zukunftsgerichtetes, unternehmerisches und strategisches Denken
• Hohe Eigenverantwortung und die Fähigkeit sowie Motivation, selbständige Lösungsvorschläge mit konkreten Entscheidungsempfehlungen zu erarbeiten
• Erfahrung mit agilen Methoden und gutes Verständnis des GKV-Marktes sind ein Bonus
• Kenntnisse der deutschen Sprache - mindestens C1

Wünschenswert darüber hinaus sind:

• Tiefes Verständnis des Machine-Learning-Lebenszyklus von der Datenextraktion bis zur Modellierung, Produktentwicklung und A/B-Tests
• Fundierte Erfahrung mit Prompt Engineering für LLMs sowie in der Anwendung von Techniken zur Bereitstellung anwendungsspezifischer Informationen für LLMs, wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentischen Workflows
• Solides Verständnis grundlegender Konzepte und Algorithmen der Statistik und des maschinellen Lernens
• Erfahrung: mit relationalen sowie Vektor- oder Graph-Datenbanken; mit Cloud-Computing-Plattformen (z.B. MS Azure, AWS, GCP); in der Arbeit nach DevSecOps-Grundsätzen und Vertrautheit mit bewährten Bereitstellungsmethoden der Branche unter Verwendung von CI/CD-Tools, Containerisierung und Infrastruktur als Code (z.B. Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform); im Einsatz moderner Softwarebibliotheken wie LangChain zur Entwicklung von Workflows und Systemen auf Basis von LLMs

Ihr Kontakt
 
Carola Hillemann
Personalreferentin
E-Mail: carola.hillemann@dak.de
 
Ane Johanson
Leitung KI-Center
E-Mail: ane.johanson@dak.de