Lead Data Scientist (m/w/d)
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About the role
Lead Data Scientist (m/w/d) – Strategische Verantwortung & Team‑Leadership
Versicherungsunternehmen – Standort Wels, Oberösterreich (AT) – Hybrid (Home‑Office + Büro)
Über unseren Klienten
Ein renommiertes Versicherungsunternehmen mit über 100 Jahren Erfahrung und rund 2 000 Mitarbeitenden. Das Unternehmen befindet sich in einer digitalen Transformationsphase und sucht eine visionäre Führungspersönlichkeit, die datengetriebene Innovationen im Kerngeschäft vorantreibt.
Ihre Mission
| Strategisch | Operativ |
|---|---|
| Entwicklung und Umsetzung der Data‑Science‑Vision des Unternehmens | Leitung, Coaching und Weiterentwicklung eines Teams von 4‑6 Data Scientists |
| Identifikation neuer Daten‑ und Analyse‑Opportunitäten zur Schaffung von Business‑Value | Design, Implementierung und Produktion von statistischen Modellen, prädiktiven Analysen und ML‑Algorithmen (z. B. Risikomanagement, Underwriting, Fraud‑Detection, Customer‑Retention) |
| Einführung von Best‑Practices, Tools und Governance‑Standards | Feature‑Engineering, Datenaufbereitung, Modell‑Validierung und Monitoring |
| Förderung einer datenzentrierten Unternehmenskultur | Erstellung von Dashboards, Reporting‑Tools und Visualisierungen für Stakeholder aller Ebenen |
| Sicherstellung von Datenqualität, Datenschutz (DSGVO) und regulatorischer Konformität | Enge Zusammenarbeit mit Produkt, Vertrieb, IT und Top‑Management zur Ableitung datenbasierter Entscheidungen |
Ihr Profil
| Fachliche Qualifikationen | Persönliche Kompetenzen |
|---|---|
| Master oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik o. Ä. | Ausgeprägte Führungs‑ und Mentoring‑Fähigkeiten |
| 5 + Jahre Erfahrung in Data Science, davon mindestens 2 Jahre in leitender Position | Starke analytische und konzeptionelle Denkweise |
| Tiefe Kenntnisse in statistischer Modellierung, Supervised/Unsupervised Learning, Deep Learning (Regression, Klassifikation, Clustering, NN) | Exzellente Kommunikations‑ und Präsentationsfähigkeiten (Deutsch & Englisch) |
| Programmier‑Expertise in Python / R (scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas) | Team‑player mit hoher Eigenmotivation |
| SQL + Erfahrung mit relationalen & NoSQL‑Datenbanken | Geschäfts‑ und Ergebnisorientierung |
| Kenntnisse in Spark/Hadoop, Cloud‑Plattformen (AWS, Azure, GCP) – von Vorteil | Verständnis für Versicherungs‑/Finanzprozesse – starkes Plus |
| Erfahrung mit MLOps, CI/CD‑Pipelines und Modell‑Deployment | Verantwortungsbewusstsein für Datenschutz & Governance |
Was wir bieten
- Hybrid‑Arbeitsmodell – 3‑4 Tage Home‑Office, 1‑2 Tage im modernen Büro in Wels.
- Gestaltungsfreiraum – Sie definieren die Data‑Science‑Strategie und setzen sie eigenverantwortlich um.
- Weiterbildung – Budget für Konferenzen, Zertifizierungen und interne Trainings.
- Attraktives Vergütungspaket – Festgehalt + leistungsabhängiger Bonus + betriebliche Altersvorsorge.
- Innovatives Umfeld – Arbeiten mit modernsten Technologien (Cloud, Big Data, MLOps).
- Team‑Spirit – Enger Austausch mit Fachbereichen, flache Hierarchien und offene Kommunikation.
Bewerbung
Sie wollen die datengetriebene Transformation eines führenden Versicherers aktiv mitgestalten und ein hochmotiviertes Data‑Science‑Team zum Erfolg führen? Dann freuen wir uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung (Lebenslauf, Motivationsschreiben, relevante Zertifikate) per E‑Mail an recruiting@yourpartner.com mit dem Betreff “Lead Data Scientist – Wels”.
Wir behandeln Ihre Unterlagen vertraulich und freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Kurzfassung (für LinkedIn / Job‑Portale)
Lead Data Scientist (m/w/d) – Versicherer, Wels (AT) – Hybrid
Strategische Verantwortung für Data‑Science‑Roadmap, Führung eines Teams, Entwicklung von ML‑Lösungen für Risiko, Underwriting & Kundenbindung. Master/Promotion, 5 Jahre Erfahrung, tiefes Python‑/R‑Know‑how, Cloud‑ und Big‑Data‑Kenntnisse, exzellente Deutsch‑/Englisch‑Skills. Attraktives Gehalt, Weiterbildung, flexible Arbeitsmodelle. Bewerbungen an recruiting@yourpartner.com.
Hinweis: Der Text kann selbstverständlich an Ihre Corporate‑Branding‑Richtlinien angepasst werden.
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