Auf einen Blick
- Aufgaben: Übernehme Verantwortung für Daten-Domains und entwickle innovative Data Science Lösungen.
- Unternehmen: HDI Global, ein führender Industrieversicherer mit Pioniergeist.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hohe Karrierechancen und ein unterstützendes Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und erste Berufserfahrung wünschenswert.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 59400 - 72600 € pro Jahr.
Starte durch bei HDI Global! Als einer der weltweit führenden Industrieversicherer haben wir in unserer 120-jährigen Unternehmensgeschichte mit Pioniergeist und Gemeinschaftssinn viele Herausforderungen gemeistert und sind für die Zukunft sehr gut aufgestellt. Wir bieten Dir die Möglichkeit, immer wieder neue Wege zu gehen und uns so gemeinsam weiterzuentwickeln.
Aufgaben
- Fachliche Verantwortung für bestimmte Daten-Domains, Bündelung von Know-How über existierende Daten (-quellen) sowie Einsatz verschiedener Methoden im Bereich Data Engineering / Analytics
- Eigenständige technische Entwicklung und Pflege globaler Pricing-Tools (regelmäßig R-basiert; teilweise Python) auf Basis fachlicher Vorarbeiten des zentralen Pricing-Aktuariats
- Eigenverantwortliche Entwicklung und Umsetzung von Data Science und Analytics Use Cases
- Bereitstellung und Wartung von Data Analytics-Produkten in der Cloud
- Ausbau des Analytics Engineering Tool Stacks und der Automatisierungsprozesse der HDI Global (z. B. für lokale, spartenspezifische Datenanalysen und Risikobewertungen)
- Weiterentwicklung von Data Engineering-Prozessen
- Unterstützung des Fachbereiches bei der Use Case Definition sowie bei der Analyse interner und externer Daten
Profil
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-) Informatik, Statistik oder Data Science oder eine vergleichbare Ausbildung
- Erste Berufserfahrung im (Sparten-) Controlling oder Aktuariat, idealerweise in einem Industrieversicherungsunternehmen (hilfreich)
- Projekterfahrung mit Schwerpunkt im Data Science- / Data Warehouse- / BI-Umfeld sowie Erfahrungen mit GitLab CI/CD und Docker wünschenswert
- Sehr gutes systemisches Verständnis von versicherungsspezifischen Prozessen und Kenntnisse von Data Science-Methoden
- Erste Sparten- und Produktkenntnisse in einer Daten-Domain wünschenswert sowie gute Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenworkflows, Performanceoptimierungen, ETL-Umsetzungen, idealerweise mit Cloudtechnologien und mit APIs
- Kenntnisse in der statistischen Informationsgenerierung aus großen Datenmengen
- Starke technische Ausrichtung mit überdurchschnittlich guten und in der Praxis erprobten Kenntnissen der Softwareentwicklung (u. a. Programmiersprachen R, SQL und Python)
- Überdurchschnittliche analytische Fähigkeiten sowie eine hohe Auffassungsgabe, insbesondere bei der schnellen Erfassung von komplexen Sachverhalten
- Hohe Excellence – Anspruch bei der Umsetzung von Projekten
- Gute Kommunikations- und Teamfähigkeit, ausgeprägte Eigeninitiative, hohe Einsatzbereitschaft und unternehmerisches Denken
- Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) und gute Englischkenntnisse (mind. B2) in Wort und Schrift
Niemand ist perfekt und nicht alle Karrierewege sind geradlinig. Bewirb Dich jetzt – auch wenn Du nicht alle Anforderungen erfüllst!
Wir bieten
- Flexible Arbeitszeiten
- Gleitzeitregelungen und flexible Arbeitszeitmodelle ermöglichen eine perfekte Work-Life-Balance – ganz wie es zu Dir passt.
- Gesundheitsmanagement: Mit uns bleibst Du gesund – dank Präventionsmaßnahmen, einem breiten Sportangebot und verschiedenen Kooperationen.
- Mobiles Arbeiten: Ob von zu Hause oder unterwegs – unser mobiles Arbeitsmodell (bis zu 60 % mobil) bietet Dir mehr Freiheit und Selbstständigkeit.
- Weiterbildung: Wir stillen Deinen Wissensdurst – zum Beispiel mit Fortbildungen, fachspezifischen Seminaren oder einem berufsbegleitenden Studium.
Senior Data / Software Engineer Arbeitgeber: Arbeitgeber aus der Region
Autoland bietet Ihnen als Einkäufer im Außendienst (m/w/d) eine herausfordernde und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem der größten herstellerunabhängigen Automobilhandelsunternehmen Deutschlands. Mit flexiblen Einsatzmöglichkeiten, exzellenten Verdienstchancen und einem umfassenden Onboarding-Programm fördern wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung in einem dynamischen Team, das sich durch hohe Kundenorientierung und Qualität auszeichnet.
Kontaktdaten:
Arbeitgeber aus der Region Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data / Software Engineer erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Arbeitgeber aus der Region zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data / Software Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data / Software Engineer bei Arbeitgeber aus der Region gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Arbeitgeber aus der Region vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Arbeitgeber aus der Region entscheidend sein!
