Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Datensätze und entwickle innovative Lösungen für die Versicherungsbranche.
- Unternehmen: Experian, ein globales Daten- und Technologieunternehmen mit Fokus auf Innovation.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, hervorragende Work-Life-Balance und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines preisgekrönten Unternehmens, das Vielfalt und Inklusion schätzt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und mache einen echten Unterschied in der Versicherungsbranche.
- Qualifikationen: Abschluss in Mathematik oder Data Science und Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Unternehmensbeschreibung
Experian ist ein globales Daten- und Technologieunternehmen, das Menschen und Unternehmen auf der ganzen Welt neue Möglichkeiten eröffnet. Mit unserer einzigartigen Kombination aus Daten, Analyse und Software helfen wir dabei, Kreditentscheidungspraktiken neu zu definieren, Betrug aufzudecken und zu verhindern, das Gesundheitswesen zu vereinfachen, Marketinglösungen zu entwickeln und tiefere Einblicke in den Automobilmarkt zu gewinnen. Wir investieren in Menschen und neue Technologien, um das Potenzial von Daten voll auszuschöpfen.
Stellenbeschreibung
Wir suchen einen Senior Data Analyst Insurance (m/w/d) mit Erfahrung in der Versicherungsbranche für unser Customer Analytics-Team, das datengestützte Lösungen für unsere Kunden erstellt. Diese Position ist von zentraler Bedeutung für die Bereitstellung aussagekräftiger Analysen, die Unterstützung von Pre-Sales-Aktivitäten und die Förderung von Innovationen in Bereichen wie Kreditrisiko, Betrugserkennung und Customer Intelligence. Der Senior Consultant verbindet technisches Fachwissen mit Geschäftssinn und stellt sicher, dass unsere Kunden einen messbaren Mehrwert aus den lokalen und regionalen Datenprodukten und Analysediensten von Experian ziehen. Diese Position bietet die Flexibilität, hybrid in unseren Büros in Düsseldorf oder Frankfurt gearbeitet zu werden.
Main Responsibilities
- Analyse großer, vielfältiger Datensätze zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse, die Geschäftsentscheidungen in den Bereichen Kreditrisiko, Betrugsanalyse und Kundenverhalten unterstützen
- Konzeption, Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher statistischer Modelle und Machine-Learning-Lösungen für komplexe Kundenherausforderungen
- Vorantreiben von Pre-Sales-Aktivitäten: Bewertung von Kundenbedürfnissen, Entwicklung maßgeschneiderter Lösungskonzepte und Unterstützung von Proof-of-Concept-Projekten
- Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams – einschließlich Vertrieb, Produktentwicklung und Marketing – um eine nahtlose Integration der Analysen in die Kundenlösungen sicherzustellen
- Vertiefung von Kundenbeziehungen, Identifikation neuer Geschäftsmöglichkeiten und Unterstützung von Initiativen zur Geschäftsentwicklung
Qualifikationen
- Hochschulabschluss in Mathematik, Statistik, Data Science, Informatik oder einem verwandten Bereich
- Mehrjährige praktische Erfahrung in den Bereichen Datenanalyse, Analytik oder Beratung, idealerweise mit Schwerpunkt auf Kreditrisiko, Betrugsanalytik oder Marketinganalytik
- Fundierte Kenntnisse der Anforderungen und analytischen Anwendungsfälle in einem Bereich der Versicherungsbranche
- Nachgewiesene Fachkenntnisse in statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Data Mining; Kenntnisse in Python oder ähnlichen Programmiersprachen und PySpark
- Erfahrung mit cloudbasierten Daten- und Analyseplattformen sowie Datenvisualisierungstools ist von Vorteil
- Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Zusätzliche Informationen
Unsere Einzigartigkeit besteht darin, dass wir Ihre Einzigartigkeit feiern. Die Kultur und die Mitarbeiter von Experian sind wichtige Unterscheidungsmerkmale. Wir nehmen unsere Personalagenda sehr ernst und konzentrieren uns auf das Wesentliche: DEI, Work-Life-Balance, Entwicklung, Authentizität, Zusammenarbeit, Wohlbefinden, Belohnung und Anerkennung, Freiwilligenarbeit. Der mitarbeiterorientierte Ansatz von Experian wurde mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit den Auszeichnungen “World's Best Workplaces™ 2025” (Fortune Top 25) und “Great Place To Work™” in 26 Ländern. Besuchen Sie Experian Life in den sozialen Medien oder unsere Karriereseite, um zu erfahren, warum. Experian ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit und Gleichstellung fördert. Innovation ist ein wichtiger Teil der DNS und der Praktiken von Experian, und unsere vielfältige Belegschaft ist der Motor unseres Erfolgs. Bei Experian kann jeder erfolgreich sein und sich ganz und gar einbringen, unabhängig von Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit, Religion, Hautfarbe, Sexualität, körperlichen Fähigkeiten oder Alter. Wenn Sie eine Behinderung oder besondere Bedürfnisse haben, die eine Anpassung erfordern, teilen Sie uns dies bitte so früh wie möglich mit.
Senior Data Analyst Insurance (m/f/d) Arbeitgeber: Experian
Experian ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in der DACH-Region eine dynamische und international ausgerichtete Arbeitsumgebung bietet. Mit einem hohen Maß an Autonomie, einem motivierten Team, das Innovation und Zusammenarbeit schätzt, sowie einem attraktiven Vergütungspaket und flexiblen Arbeitszeiten, fördert Experian die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter. Hier haben Sie die Möglichkeit, bedeutende rechtliche Projekte zu leiten und einen echten Einfluss auf die Unternehmensstrategie zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst Insurance (m/f/d) erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Versicherungsbranche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern, damit du selbstbewusst auftrittst!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Datenanalyse! Teile Beispiele von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie du datengestützte Entscheidungen getroffen hast. Das wird Eindruck machen!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, uns bei Fragen zu kontaktieren – wir sind hier, um zu helfen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Analyst Insurance (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Lass deinen Lebenslauf und dein Anschreiben nicht wie eine Standardvorlage aussehen. Verwende eine Sprache, die zu dir passt und die zeigt, warum du perfekt für die Rolle als Senior Data Analyst Insurance bist.
Betone deine Erfahrungen:Hebe deine relevanten Erfahrungen in der Datenanalyse und der Versicherungsbranche hervor. Zeige uns, wie du mit großen Datensätzen umgegangen bist und welche konkreten Ergebnisse du erzielt hast. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es konkret:Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten in statistischer Modellierung und maschinellem Lernen zu demonstrieren. Wir lieben es, wenn du uns zeigst, wie du analytische Herausforderungen gemeistert hast und welchen Mehrwert du geschaffen hast.
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Karriereseite zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Experian vorbereitet
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit den aktuellen Trends und Herausforderungen in der Versicherungsbranche vertraut. Zeige im Interview, dass du die spezifischen Anforderungen und analytischen Anwendungsfälle verstehst, die für die Position als Senior Data Analyst wichtig sind.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und statistischen Modellierung demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du mit komplexen Kundenherausforderungen umgegangen bist.
✨Technische Fähigkeiten betonen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und PySpark sowie deine Erfahrung mit cloudbasierten Datenplattformen und Datenvisualisierungstools hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen.
✨Teamarbeit und Kommunikation
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du dazu beigetragen hast, Analysen nahtlos in Kundenlösungen zu integrieren.
