adesso
Senior Machine Learning Engineer / Data Scientist
Senior ML engineer/data scientist at adesso Health Solutions in Berlin building AI features for medical billing review software used by German health insurers: designing ML models (e.g., medical data assessment, text classification), integrating them via MLOps pipelines, and analyzing medical/billing data. Stack: Python, scikit-learn/TensorFlow/PyTorch, MLflow/Kubeflow, Docker, CI/CD; German C1 re
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Not listed
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Senior
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Data science
- Posted
Skills
Must have
- Completed degree in Computer Science, Data Science, Medical Informatics or a comparable technical field
- Several years of professional experience developing, implementing and maintaining production ML models
- Solid knowledge of Python and common ML frameworks (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Experience with model evaluation and feature engineering
- Experience with MLOps tools and processes (e.g., MLflow, Kubeflow)
- Experience with containerization (Docker) and CI/CD
- Knowledge of data pipelines (necessary)
- Analytical thinking, strong problem-solving skills, and ability to explain complex AI concepts in an understandable, practical way
- Affinity for medical and regulatory topics
- Very good German language skills (C1 level)
Nice to have
- Ideally experience in a regulated or data-driven environment such as healthcare, insurance or public sector
- Interest in new technologies and innovations (e.g., use of LLMs)
Full description
DEINE ROLLE
- KI-Services entwickeln: Du konzipierst, entwickelst und implementierst neue Machine-Learning-Modelle, die unsere Software intelligent erweitern – etwa für die automatisierte Bewertung medizinischer Daten, Textklassifikation oder Entscheidungsunterstützung in der Rechnungsprüfung.
- Modellintegration und MLOps: Du integrierst ML-Modelle nahtlos in unsere Produktarchitektur, automatisierst Trainings- und Deployment-Pipelines und stellst die Nachvollziehbarkeit sowie Wartbarkeit produktiver Modelle sicher.
- Qualität und Performance: Du verantwortest die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der Modellqualität, führst Retrainings durch und etablierst Kennzahlen zur Modellbewertung und -optimierung.
- Datenanalyse und Feature Engineering: Du analysierst medizinische und abrechnungsbezogene Daten, leitest relevante Features ab und stellst Datenqualität, -konsistenz und -sicherheit sicher.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit Fachspezialisten, Produktmanagement und Softwareentwicklung zusammen, um KI-basierte Funktionen in unsere Prüfsoftware einzubetten und praxisrelevante Mehrwerte für Krankenkassen und Leistungserbringer zu schaffen.
DEIN PROFIL
- Studium/Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Medizininformatik oder einem vergleichbaren Studiengang mit technischem Fokus.
- Erfahrung: Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung, Implementierung und Betreuung produktiver Machine-Learning-Modelle – idealerweise in einem regulierten oder datengetriebenen Umfeld wie dem Gesundheitswesen, der Versicherung oder dem öffentlichen Sektor.
- Fachskills (ML & Data Science): Fundierte Kenntnisse in Python und den gängigen ML-Frameworks (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) sowie Erfahrung mit Modellbewertung und Feature Engineering.
- Fachskills (MLOps & Architektur): Erfahrung mit MLOps-Tools und -Prozessen (z. B. MLflow, Kubeflow), Containerisierung (Docker) und CI/CD. Kenntnisse in Data Pipelines sind notwendig.
- Softskills: Analytisches Denken, hohe Problemlösungskompetenz, Affinität zu medizinischen und regulatorischen Fragestellungen sowie die Fähigkeit, komplexe KI-Konzepte verständlich und praxisnah zu vermitteln.
- Innovationen: Interesse an neuen Technologien und Innovationen (bspw. Nutzung von LLMs).
- Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1-Level).