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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Teil unseres Teams und analysiere Daten, um wertvolle Insights zu gewinnen.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das sich auf datengetriebene Lösungen spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Team und trage zur digitalen Transformation bei.
- Gewünschte Qualifikationen: Du solltest Erfahrung in Datenanalyse und Programmierung mitbringen.
- Andere Informationen: Wir fördern eine inklusive Unternehmenskultur und bieten regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
ALLIANZ ÖSTERREICH Data Scientist:in (w/m/d) an unserem Standort in Wien 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. Aufgaben. Was du bei uns machst * 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 Handlungsempfehlungen * Prozessautomatisierung versicherungstechnischer Kernbereiche * Mitgestaltung von strategischen Initiativen und Fokusthemen der Allianz Gruppe * Austausch mit internationalen Pricing Kolleg:innen zu neusten Entwicklungen Kompetenzen. Was du mitbringst * Master-Studienabschluss in Mathematik, Statistik, Physik, (Wirtschafts)-Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Fach * Berufserfahrung bzw. Basiswissen im Bereich Versicherungswesen von Vorteil * Expertise mit Datenmodellen und Data Mining * Erfahrung in der Erstellung von stochastischen Prognosemodelle mit entsprechenden Big Data Methoden (Machine Learning, Data Mining, etc.) von Vorteil * Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Interesse an datengetriebener Arbeit, Kenntnisse von SAS, R sowie Python * Growth-Mindset und Test-and-Learn Mentalität * Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit * Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (C1) Benefits. Was wir dir bieten Erfolgreiche Mitarbeit in einem der weltgrößten Versicherungsunternehmen und einem Great Place to Work(R) 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 Erfolge Eintrittsterminab sofort Stundenausmaß38,5 Wochenstunden Jahresbruttobezug58.000 EUR,- (je nach Qualifikation Bereitschaft zur Überzahlung) Dienstort1100 Wien Bewirb dich jetzt!careers.allianz.com #LETS CARE FOR TOMORROW
Data Scientist:in (w/m/d) (m/w/d) Arbeitgeber: Karriere
Kontaktperson:
Karriere HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist:in (w/m/d) (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Mach dich mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Science vertraut. Zeige in deinem Gespräch, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch über aktuelle Entwicklungen informiert bist.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich darauf vor, deine analytischen Fähigkeiten anhand von realen Beispielen zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du erfolgreich gemeistert hast, und sei bereit, diese zu teilen.
✨Tip Nummer 3
Netzwerke mit anderen Data Scientists und Fachleuten in der Branche. Besuche Meetups oder Online-Webinare, um Kontakte zu knüpfen und mehr über die Unternehmenskultur bei StudySmarter zu erfahren.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, Fragen zu deiner Herangehensweise an Datenanalysen zu beantworten. Überlege dir, wie du komplexe Probleme angehst und welche Methoden du bevorzugst, um Lösungen zu finden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist:in (w/m/d) (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Data Scientist:in wichtig sind.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Datenanalyse, Programmierung und relevanten Tools oder Technologien, die in der Stellenanzeige erwähnt werden.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und deine Motivation, bei diesem Unternehmen zu arbeiten, klar zum Ausdruck bringt.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreibfehler und stelle sicher, dass sie vollständig und gut strukturiert sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Karriere vorbereitest
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den Daten, die das Unternehmen verwendet, vertraut. Überlege dir, welche Analysemethoden und Algorithmen du anwenden würdest, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Projekte oder Erfahrungen zu teilen, bei denen du deine Fähigkeiten als Data Scientist:in unter Beweis gestellt hast. Zeige, wie du Probleme gelöst und Ergebnisse erzielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen zu erfahren.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar eine praktische Aufgabe zu lösen. Übe gängige Algorithmen und Tools, die in der Branche verwendet werden, um sicherzustellen, dass du gut vorbereitet bist.
