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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Prognosemodelle und analysiere Daten mit modernsten Algorithmen.
- Arbeitgeber: Allianz ist ein führendes Versicherungs- und Asset Management Unternehmen mit Fokus auf Vielfalt und Nachhaltigkeit.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsmöglichkeiten, modernes Büro, Weiterbildung, Essenszuschuss und Mitarbeiteraktienprogramm.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und arbeite an innovativen Lösungen für die Zukunft.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Mathematik, Statistik oder Data Science; Erfahrung in Datenanalyse und Machine Learning von Vorteil.
- Andere Informationen: Eintritt ab sofort, 38,5 Stunden pro Woche, Standort Wien.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 68000 € pro Jahr.
Wir sind eines der vertrauenswürdigsten Versicherungs- und Asset Management Unternehmen – mit einer Belegschaft, die so bunt ist wie die Welt selbst. Vielfalt, Nachhaltigkeit und unsere Kund:innen im Fokus sind uns Herzensanliegen, die wir tagtäglich gemeinsam und auf Augenhöhe leben. Let’s care for tomorrow.Die Allianz Gruppe in Österreich sucht in Wien:Data Scientist:in (w/m/d)Was wir bieten:Erfolgreiche Mitarbeit in einem der weltgrößten Versicherungsunternehmen und einem Great Place to Work I flexible Möglichkeiten für mobiles Arbeiten innerhalb Österreichs I top modernes Büro im ICON TOWER direkt beim Hauptbahnhof Wien I Du-Kultur I Weiterbildung wird bei uns groß geschrieben: ausgezeichnete Ausbildungs- und e-learning Möglichkeiten I Essenszuschuss I vergünstigte Konditionen bei Versicherungen I Mitarbeiter:innen Aktienprogramm I Corporate Volunteering I vielfältige Sport- und Gesundheitsangebote I Wir feiern unsere ErfolgeIhre künftigen Tätigkeitsfelder:Entwicklung von stochastischen Prognosemodellen und technischen Tarifen, einschließlich Einsatz modernster Algorithmen zur Datenanalyse (insb. Machine Learning, Data Mining) Innovative Weiterentwicklung der bestehenden aktuariellen Methodik zur Lösung versicherungsmathematischer Fragestellungen Erarbeitung und Bereitstellung von Reports und Dashboards zur Beurteilung der Maßnahmen und Ableiten von HandlungsempfehlungenProzessautomatisierung versicherungstechnischer Kernbereiche Mitgestaltung von strategischen Initiativen und Fokusthemen der Allianz GruppeAustausch mit internationalen Pricing Kolleg:innen zu neusten EntwicklungenUnsere Anforderungen:Master-Studienabschluss in Mathematik, Statistik, Physik, (Wirtschafts)-Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren FachBerufserfahrung bzw. Basiswissen im Bereich Versicherungswesen von VorteilExpertise mit Datenmodellen und Data MiningErfahrung in der Erstellung von stochastischen Prognosemodelle mit entsprechenden Big Data Methoden (Machine Learning, Data Mining, etc.) von VorteilAusgeprägte analytische Fähigkeiten und Interesse an datengetriebener Arbeit, Kenntnisse von SAS, R sowie PythonGrowth-Mindset und Test-and-Learn MentalitätAusgeprägte Kommunikations- und TeamfähigkeitSehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (C1) INFORMATION ZUR STELLE:Eintrittstermin: ab sofort I Stundenausmaß: 38,5 Wochenstunden I Dienstort: ICON Towers -direkt beim Hauptbahnhof 1100 Wien IJahresbruttogehalt: 58.000 EUR,– (je nach Qualifikation Bereitschaft zur Überzahlung)Nähere Information zur Position erhalten Sie bei:Franz Reisner (People & Culture / Attraction), Email: franz.reisner@allianz.atWir freuen uns daher über Bewerbungen unabhängig von ethnischer oder kultureller Herkunft, Alter, Geschlecht, Nationalität, Religion, Behinderung oder sexueller Orientierung.Lets care for tomorrow.
Data Scientist:in (m/w/d) Arbeitgeber: Allianz
Kontaktperson:
Allianz HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist:in (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitenden der Allianz Gruppe, um mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen für die Data Scientist:in-Position zu erfahren. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Machine Learning und Data Mining auffrischst. Übe an realen Datensätzen und entwickle stochastische Prognosemodelle, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Zeige dein Interesse an der Versicherungsbranche! Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen im Bereich Versicherung und Asset Management, um während des Gesprächs fundierte Fragen stellen zu können.
✨Tip Nummer 4
Nutze die Möglichkeit, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Da Teamarbeit und Austausch mit internationalen Kolleg:innen wichtig sind, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit und deine Fähigkeit zur klaren Kommunikation in Deutsch und Englisch bereit haben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist:in (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Unternehmensrecherche: Informiere dich über die Allianz Gruppe und ihre Werte. Verstehe, was Vielfalt und Nachhaltigkeit für das Unternehmen bedeuten und wie du dazu beitragen kannst.
Anpassung deiner Unterlagen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben auf die spezifischen Anforderungen der Stelle zugeschnitten sind. Betone deine Erfahrungen mit Datenmodellen, Machine Learning und deine analytischen Fähigkeiten.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position als Data Scientist:in interessierst und wie deine Fähigkeiten zur Weiterentwicklung der aktuellen Methodik beitragen können.
Überprüfung der Bewerbung: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass deine Deutsch- und Englischkenntnisse klar hervorgehoben sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Allianz vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit den Grundlagen des Versicherungswesens vertraut. Zeige, dass du die Herausforderungen und Trends in der Branche verstehst und wie deine Fähigkeiten als Data Scientist:in dazu beitragen können, diese zu bewältigen.
✨Präsentiere deine technischen Fähigkeiten
Bereite Beispiele vor, die deine Erfahrung mit Datenmodellen, Machine Learning und Data Mining demonstrieren. Sei bereit, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu besprechen, bei denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Analytisches Denken betonen
Hebe deine analytischen Fähigkeiten hervor, indem du erklärst, wie du komplexe Probleme angegangen bist. Verwende konkrete Beispiele, um zu zeigen, wie du datengetriebene Entscheidungen getroffen hast.
✨Teamarbeit und Kommunikation
Da Teamarbeit und Kommunikation wichtig sind, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams bereit haben. Zeige, wie du deine Ideen klar und effektiv kommuniziert hast, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.
