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Mecklenburgische Versicherungs-Gesellschaft a. G.
Mecklenburgische Versicherungs-Gesellschaft a. G.

Data Scientist Customer Analytics & Machine Learning (w/m/d)

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Machine Learning
Data analytics
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HUK-COBURG Versicherungsgruppe

Data Scientist Customer Analytics & Machine Learning (w/m/d)

Coburg

Aufgabe

Entwicklung, Implementierung und kontinuierliche Optimierung datengetriebener Modelle zur Analyse von Kundenverhalten, Kundenpräferenzen und Kundenaffinitäten entlang der Customer Journey Konzeption und Einsatz von Machine Learning-, Prognose-, Klassifikations- und Personalisierungsmodellen zur Optimierung von Marketing- und Vertriebsprozessen Anwendung moderner statistischer Verfahren, Causal Inference Methoden und Treatment Effekt Modelle zur Verbesserung von Targeting-, Kampagnen- und Vertriebsmaßnahmen Analyse und Verknüpfung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen wie CRM-, Web Analytics-, Marketing- und Marktdaten zur Generierung umsetzbarer Business Insights Entwicklung, Testing und Validierung datenbasierter Hypothesen sowie Ableitung skalierbarer Handlungsempfehlungen für Marketing und Vertrieb Beratung von Fachbereichen und Management durch aussagekräftige Analysen, Dashboards, Reports und Visualisierungen Teamarbeit in einem motivierten, interdisziplinären und agilen Team

Qualifikation

Abgeschlossenes Studium (mindestens Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist (w/m/d), Machine Learning Engineer (w/m/d) oder im Bereich Advanced Analytics, idealerweise mit Fokus auf Marketing, Customer Analytics oder datengetriebene Geschäftsmodelle Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung, Predictive Analytics und der Entwicklung produktiver Data Science-Lösungen Starke Programmierkenntnisse in Python und fundierte, theoretische und praktische Kenntnisse in modernen Machine Learning-Techniken und -Tools Idealerweise Erfahrung mit Causal Inference, Uplift-Modelling, Recommender Systems oder Personalisierungslösungen Lösungsorientierte, experimentierfreudige Hands-on-Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung und Bereitschaft, Ownership für Projekte und Ergebnisse zu übernehmen Hybrides Arbeitsmodell: Bereitschaft zur Präsenz in Coburg

Die vollständige Anzeige finden Sie beim Klick auf den Onlinebewerbungs-Button oder unter folgendem Link:

https://jobs.jobware.net/v/0057?jw_result_piid=063054648&jw_chl_seg=NLINKEDIN

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