Senior Data Scientist (m/w/d) - Machine-Learning- und Optimierungsansätze für die Leistungssteuerung

Stellenbeschreibung:

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.

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Senior Data Scientist (m/w/d) – Machine-Learning- und Optimierungsansätze für die Leistungssteuerung

Als Senior Data Scientist in unserem KI-Team in der Unternehmenssteuerung entwickeln Sie datengetriebene Lösungen für konkrete Fragestellungen der Leistungssteuerung. Sie identifizieren gemeinsam mit den Fachbereichen Ansatzpunkte für Einsparungen, Effizienzgewinne und bessere Steuerungsentscheidungen. Dabei übersetzen Sie operative Problemstellungen in Machine-Learning- und Optimierungsansätze und begleiten diese von der ersten Analyse über die Evaluation bis in den produktiven Betrieb.

Ihre Aufgaben

Identifikation und Weiterentwicklung konkreter Use Cases mit messbarem fachlichem und wirtschaftlichem Nutzen gemeinsam mit den Fachbereichen
Analyse komplexer Datenbestände und Übersetzung operativer Fragestellungen der Leistungssteuerung in geeignete, statistische Machine-Learning- und Optimierungsansätze
Entwicklung, Test und Optimierung von ML-Modellen, Prognoseverfahren und datengetriebenen Entscheidungsunterstützungen
Bewertung neuer Ansätze hinsichtlich fachlichen Nutzens, Modellgüte, Umsetzbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Betriebsfähigkeit
Überführung geeigneter Prototypen in produktive Services in enger Zusammenarbeit mit Engineering- und DevOps-Teams
Fachliche Begleitung produktiver ML-Lösungen im Betrieb sowie kontinuierliche Weiterentwicklung
Verständliche Aufbereitung von Ergebnissen und adressatengerechte Vermittlung komplexer analytischer Zusammenhänge gegenüber Fachbereichen, Steuerungseinheiten und technischen Teams
Ein erster fachlicher Schwerpunkt liegt auf Fragestellungen rund um die Krankenhausrechnungsprüfung und angrenzende leistungsbezogene Anwendungsfälle.
Abgeschlossenes Hochschulstudium in Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren quantitativen Fachrichtung
Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung in angewandtem Machine Learning, statistischer Modellierung oder mathematischer Optimierung in wirtschaftlichen, industriellen oder operativen Anwendungskontexten
Sehr gutes Verständnis von Modellbewertung, Unsicherheit, Robustheit und Wirkungsabschätzung
Sicherer Umgang mit Python sowie gute SQL-Kenntnisse
Erfahrung mit produktiven ML-Anwendungen und der Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-Engineering- oder DevOps-Teams
Vertrautheit mit API-basierten Services und containerisierten Deployment-Umgebungen, z. B. FastAPI, Kubernetes oder vergleichbaren Technologien
Fähigkeit, komplexe fachliche Probleme zu strukturieren und in nutzbare analytische Lösungen zu überführen
Lösungsorientierte, strukturierte Arbeitsweise und Verantwortungsbereitschaft für eigene Themen
Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift, mindestens auf C1-Niveau
Erfahrung im Gesundheitswesen, insbesondere im GKV-Umfeld, im Krankenhauskontext oder mit gesundheitsökonomischen Fragestellungen, ist von Vorteil, aber nicht erforderlich