OverviewData Scientist / KI-Engineer (m/w/d) – Standort: München"Was zählt für dich?" Das fragen wir uns bei der SBK (Siemens-Betriebskrankenkasse) täglich - sowohl im vertrauensvollen Kundendialog als auch intern im wertschätzenden Miteinander. Gemeinsam beschreiten wir mutig neue Wege, um die Gesundheitsversorgung aktiv mitzugestalten. Dabei zählen wir auf die Kompetenzen jedes Einzelnen. Durch den Austausch auf Augenhöhe finden wir für unsere Kund*innen die besten Lösungen. Genauso unterstützen wir als größte Betriebskrankenkasse Deutschlands unsere knapp 2.000 Mitarbeitenden, ihre persönlichen Ziele zu erreichen und mit uns zu wachsen. In einem sinnstiftenden Umfeld zu arbeiten klingt gut?Deine AufgabenUnser Ziel ist es, smarte, datengetriebene Lösungen zu entwickeln, die echten Mehrwert schaffen. Dabei setzen wir auf Machine Learning, Generative AI und Predictive Analytics - und auf Menschen wie dich, die Lust haben, Zukunft aktiv mitzugestalten.Entwicklung, Training und Optimierung von KI-Modellen - von den ersten Prototypen bis hin zu stabilen, produktiven LösungenAnalyse und Aufbereitung komplexer Datenquellen, um daraus verständliche und umsetzbare Handlungsempfehlungen für Fachbereiche und Management abzuleitenGestaltung neuer KI-Produkte und Use Cases - von der Idee über den Proof-of-Concept bis zum RolloutEnge Zusammenarbeit mit Fachabteilungen, um Potenziale für KI zu identifizieren und praxisnahe Lösungen zu entwickelnExperimentieren mit modernen Technologien (z. B. Agentic AI, Deep Learning oder LLMs) und deren Integration in unsere ProjekteMitwirkung beim Aufbau und Betrieb einer zukunftsfähigen Daten- und Analyseplattform, die als Basis für nachhaltige KI- und Data-Science-Initiativen dientDein ProfilAbgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Mathematik, Statistik oder eine vergleichbare AusbildungBegeisterung für Data Science, KI und innovative TechnologienErfahrung mit Python, R, SQL oder vergleichbaren Tools - nice to have: ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learnBonus: Interesse an Cloud-Umgebungen (z. B. AWS, Azure, GCP), MLOps oder Container-Technologien (Docker, Kubernetes)Strukturierte, ergebnisorientierte Arbeitsweise - sowohl im Team als auch eigenständigGestaltungswille statt Abarbeitungsmentalität - du bringst Ideen ein und überzeugst andere von deinem AnsatzQualität ist für dich ein fester Anspruch, nicht nur eine OptionAbwechslung und Dynamik sind für dich Motivation statt HindernisEgal ob Berufseinsteiger:in oder erfahren - entscheidend sind Neugier, Lernbereitschaft und der Wille, Neues auszuprobierenDeine BenefitsAttraktive Konditionen und Rahmenbedingungen: Bezahlung nach Tarif der bayerischen Metall- und Elektroindustrie, 38-Stunden-Woche und 30 Urlaubstage pro Jahr (bei Vollzeit)Flexibilität für eine optimale Work-Life-Balance: Mobiles Arbeiten und Arbeiten aus dem europäischen Ausland nach Absprache, Gleitzeit (bis zu 24 Tage pro Jahr), Möglichkeit für Sabbaticals und Job-SharingLernen und Entwicklung: Wir verstehen lebenslanges Lernen als festen Bestandteil unserer Unternehmenskultur durch z.B. ein eigenes Learning-Management-System und zahlreiche individuelle Möglichkeiten zur WeiterbildungTop Gesundheitsmanagement: Wir bieten unseren Mitarbeitenden zahlreiche Angebote zum Erhalt und zur Förderung der GesundheitNachhaltigkeit: Unser Ziel ist es bis 2030 klimaneutral zu sein und fördern daher z.B. klimafreundliche Mobilität mit dem Deutschland-Ticket als Job-Ticket und dem JobRadUmfangreiche Zusatz- und Sozialleistungen: betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen uvm.Weitere Infos zu unseren Benefits findest du hier.Seit über 100 Jahren engagiert sich die SBK mit Herz und Tatkraft für die Anliegen der Menschen rund um ihre Gesundheit und setzt sich für die Interessen der Versicherten ein. Wir freuen uns, dass wir kontinuierlich auf Wachstumskurs sind und suchen nach Mitarbeitenden, die mit uns die Zukunft gestalten. Hört sich gut an? Jetzt klicken und bewerben.KontaktSilke OtteHR Business Partner+49 (89) 62700-808recruiting@sbk.org #J-18808-Ljbffr