Die DAK-Gesundheit ist eine der größten Dienstleisterinnen im Gesundheitswesen. Wir möchten unsere Kunden und Kundinnen schnell und unbürokratisch unterstützen, damit sie gesund bleiben oder wieder gesund werden.
Als Arbeitgeberin setzen wir auf ein Miteinander und eine positive Unternehmenskultur, individuelle Förderung und eine faire Vergütung. Unseren Erfolg haben wir vor allem unseren Mitarbeitenden zu verdanken. Kommen Sie zur DAK-Gesundheit. Es gibt viele gute Gründe.
Sind Sie auf der Suche nach einer neuen Herausforderung, die zu Ihnen passt? Dann unterstützen Sie uns in unserer Zentrale in Hamburg als
Data Scientist (m/w/d) Leistungsmanagement
Als Data Scientist unseres KI-Teams in der Unternehmenssteuerung entwickeln Sie gemeinsam mit den Fachbereichen datengetriebene Lösungen für konkrete Fragestellungen in der Leistungssteuerung. Sie identifizieren Ansatzpunkte für Einsparungen und Effizienzgewinne, übersetzen operative Problemstellungen in ML-basierte Anwendungen und begleiten diese von der ersten Analyse über die Evaluation bis in den produktiven Betrieb.
Ihre Aufgaben
1. Identifikation und Weiterentwicklung konkreter Use Cases mit messbarem fachlichem Nutzen gemeinsam mit den Fachbereichen
2. Analyse von GKV-Routinedaten sowie Ableitung von Hypothesen, Steuerungsansätzen und datengetriebenen Handlungsempfehlungen
3. Entwicklung, Test und Optimierung von Machine-Learning-Modellen zur Unterstützung der Leistungssteuerung
4. Fokus zunächst auf Fragestellungen rund um Krankenhausrechnungsprüfung und angrenzende leistungsbezogene Anwendungsfälle
5. Bewertung neuer Ansätze hinsichtlich fachlicher Wirkung, Umsetzbarkeit, Datenverfügbarkeit und Wirtschaftlichkeit
6. Überführung von Prototypen in produktive Services in enger Zusammenarbeit mit einem DevOps-Team
7. Fachliche Begleitung des Betriebs von Modellen und Services sowie kontinuierliche Weiterentwicklung
8. Verständliche Aufbereitung von Ergebnissen und adressatengerechte Vermittlung komplexer analytischer Zusammenhänge
Ihr Profil
9. Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem MINT-Fach, Wirtschaftsinformatik, Volkswirtschaftslehre, Gesundheitsökonomie oder vergleichbarer Fachrichtung
10. Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, Statistik und datengetriebener Analyse
11. Sicherer Umgang mit Python sowie gute SQL-Kenntnisse
12. Freude an der Arbeit an der Schnittstelle zwischen Fachbereichen und analytischer Umsetzung
13. Lösungsorientierte, strukturierte Arbeitsweise und Verantwortungsbereitschaft für eigene Themen
14. Idealerweise erste praktische Erfahrung in Entwicklung und Betrieb produktiver analytischer Anwendungen sowie mit MLOps-Werkzeugen und -Prozessen
15. Besonders willkommen: Erfahrung im Gesundheitswesen, insbesondere im GKV-Umfeld, Krankenhauskontext oder in gesundheitsökonomischen Fragestellungen
16. Auch für Berufseinsteiger geeignet – bei starkem methodischem Profil im Bereich Machine Learning (z. B. durch Forschungsarbeit oder Promotion), idealerweise mit Bezug zum Gesundheitswesen
17. Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mind. C1-Niveau)
Ihr Kontakt
Dennis Greiner
Personalreferent