HUK-COBURG

Data Scientist - Quantitatives Risikomanagement / Asset Liability Management (w/m/d)

HUK-COBURG WorkFromHome

Stellenbeschreibung:

Im Data Analytics Team der HUK-COBURG transformieren wir Daten in echte Mehrwerte für über 13 Mio. Kund:innen. Als Deutschlands führende Kfz-Versicherung sind wir ein traditionsreiches und stabiles Unternehmen, welches zielgerichtet in Innovation und seine datengetriebene Zukunft investiert. Unsere agilen Data Analytics Teams setzen modernste Machine Learning und KI-Methoden ein, um Prozesse zu optimieren, faire Preise zu berechnen, Schäden digital und intelligent zu steuern und um neue, innovative Versicherungsprodukte zu entwickeln.

Werde Teil unserer großen Data-Community, entwickle gemeinsam mit vielen weiteren, erfahrenen Datenspezialist:innen praxisnahe Machine Learning-Anwendungen für den Einsatz in unserer HUK-COBURG Asset Management GmbH, um datenbasierte Handelsentscheidungen zu ermöglichen.

Darauf kannst du dich freuen

  • Anwendung modernster Data Science- und KI-Methoden auf reale Fragestellungen im Kapitalanlage-Risikomanagement
  • Entwicklung, Implementierung und fortlaufende Optimierung quantitativer Modelle im Asset Liability Management-Kontext und der strategischen Asset Allokation, inklusive Übernahme der fachlichen Verantwortung
  • Aktive Mitwirkung beim Aufbau neuer Prozesse mit spürbarem Impact innerhalb der HUK-COBURG Asset Management GmbH
  • Zusammenarbeit in einem agilen, interdisziplinären Team aus Data Scientists (w/m/d), Machine Learning Engineers (w/m/d) sowie Fach- und IT-Expert:innen

Dein Profil

  • Abgeschlossenes Studium (Diplom/Master, idealerweise Promotion) in Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik, VWL, Informatik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
  • Mehrjährige Erfahrung in der Anwendung von Data Science-Methoden und mathematischen Optimierungsmodellen auf ökonomische Fragestellungen, idealerweise im Asset- oder Risikomanagement
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie fundierte theoretische und praktische Kenntnisse in Statistik, Optimierung und modernen Machine Learning-Verfahren
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Freude an komplexen quantitativen Fragestellungen
  • Selbstständige, zielorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung und der Bereitschaft, Ownership für Projekte und Ergebnisse zu übernehmen
  • Hybrides Arbeitsmodell: Bereitschaft zur Präsenz in Coburg

Unsere Benefits

  • Arbeitgeberzuschüsse: Dein Plus zum Gehalt – 13,3 Monatsgehälter, leistungsorientierte Vergütung, Mobilitätszuschüsse, vermögenswirksame Leistungen
  • Weiterentwicklung: Erreiche deine Ziele – Qualifizierungsmaßnahmen, Zuschüsse zu Selbstbildungsmaßnahmen, eigenes Schulungszentrum
  • Flexibilität: Gute Arbeit und ein gutes Leben gehen Hand in Hand - Möglichkeit bis zur Hälfte der monatlichen Arbeitszeit von Zuhause oder unterwegs zu arbeiten
  • Work-Life-Balance: Arbeite dann, wann es für dich am besten ist – flexible Arbeitszeitmodelle in Gleitzeit, 31,5 Tage Urlaubstage, Weihnachten und Silvester frei
  • Beruf & Familie: Damit du dich bei uns wohlfühlst, schaffen wir die passenden Rahmenbedingungen - Unterstützung bei Kinder- und Ferienbetreuung sowie Angehörigenpflege und Teilzeit- Führungspositionen
  • Gesundheit & Wohlbefinden: Geht´s dir gut, geht`s uns gut – Angeboten zu Bewegung, Ernährung und mentaler Gesundheit, Bezuschussung Mitgliedschaft in Fitnessstudios und von Präventionskursen
  • Altersvorsorge: Heute schon an morgen denken – betriebliche Altersvorsorge
  • Mitarbeitendenberatung: Manchmal ist es einfach gut, jemanden von außen mitdenken zu lassen - Mitarbeitendenberatung zur Unterstützung in sämtlichen Lebensphasen
  • Dienstfahrrad: Radeln statt rollen - Bezuschussung deines Dienstfahrrads

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NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    23 Jan 2026
  • Standort:

    WorkFromHome
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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