Die zentrale Data & Analytics-Einheit des Unternehmens gestaltet und steuert bereichsübergreifend datengetriebene Initiativen und unterstützt maßgeblich die digitale Transformation – mit dem Ziel, neue geschäftliche und strategische Möglichkeiten zu erschließen Die spezialisierte AI-Abteilung begleitet zentrale Funktionen und Geschäftsbereiche dabei, KI- und GenAI-Technologien zu identifizieren, zu entwickeln und erfolgreich produktiv umzusetzen Im Rahmen einer strategisch wichtigen Teamerweiterung besetzen wir eine Schlüsselrolle im AI Implementation Team: Gesucht wird ein AI Lead, der/die GenAI-Produkte entwickelt, in skalierbare Produktionsumgebungen überführt und die Weiterentwicklung der KI-Infrastruktur maßgeblich mitgestaltet Technische Leitung von bereichsübergreifenden GenAI-/ML-Projekten inkl. Architekturentscheidungen, Code-Reviews und Sicherstellung skalierbarer Deployments Aufbau und Weiterentwicklung von KI-Fähigkeiten und Infrastruktur – von Prototypen bis zu produktiven Lösungen Unterstützung der Fachbereiche bei der Anwendung moderner KI- und GenAI-Methoden - fungiere als Expert:in für Tools, Technologien und Best Practices Aufbereitung und Vermittlung komplexer KI-Konzepte für unterschiedliche Stakeholder-Gruppen Identifikation neuer KI-Innovationen und Technologien, die im Versicherungsumfeld echten Mehrwert liefern können Aktive Vernetzung mit quantitativen Einheiten und IT zur Stärkung einer unternehmensweiten AI-Community Exzellent abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder höher) in Informatik, Mathematik, Physik, Statistik o.Ä.
MQTT & HiveMQ: integriere und verwalte MQTT-Broker zur Unterstützung von IoT-AnwendungenCloud-Management: gestalte und verwalte Cloud-Dienste, insbesondere auf Azure, einschließlich Azure Managed Databases z.B. MariaDB und/oder PostgreSQLStrategische Projekte: arbeite in unternehmensweiten strategischen Projekten zur Weiterentwicklung der Daten- und Infrastrukturarchitektur mit Das könntest du bei uns EINBRINGEN: Sehr gute Kenntnisse in der Administration und Optimierung von SQL- und/oder NoSQL-Datenbanksystemen z.B.