Data Analyst

Wer sind wir? Schauen Sie sich die neuesten Schlagzeilen an, und Sie werden sehen, dass Ki versichert. Denken Sie an Raumfähren, Weltreisen, Windparks und sogar die Beine von Fußballspielern. Die Mission von Ki ist einfach: einen 335 Jahre alten Markt digital zu stören und zu revolutionieren. In Zusammenarbeit mit Google und UCL hat Ki eine Plattform geschaffen, die Algorithmen, maschinelles Lernen und große Sprachmodelle nutzt, um Versicherungsmaklern innerhalb von Sekunden anstelle von Tagen Angebote zu unterbreiten. Ki ist stolz darauf, der größte globale algorithmische Versicherer zu sein. Es ist das am schnellsten wachsende Syndikat im Lloyd’s of London-Markt und das erste, das in 3 Jahren 100 Millionen Dollar Gewinn erzielt hat.

Wo kommen Sie ins Spiel? Der Data Analyst bei Ki arbeitet an der Schnittstelle von Analytik, Engineering und Produkt. Er arbeitet innerhalb von Teams und über die Teams von Ki hinweg, um das Design, die Entwicklung und die Optimierung von Analysen, Datenmodellen, Berichten und anderen datengestützten Produkten zu unterstützen und voranzutreiben, die strategische Unternehmensziele unterstützen.

Was Sie tun werden:

• Angewandte Analytik: Entwickeln Sie Wissen und Fachkenntnisse in den Geschäftsbereichen von Ki, um Einblicke und Messungen zu generieren, die Unternehmensziele vorantreiben.
• Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern zur Identifizierung von Möglichkeiten zur Nutzung von Datenanalysen zur Steigerung der kommerziellen Ergebnisse und Verbesserung der betrieblichen Effizienz.
• Identifizieren von Möglichkeiten zur Nutzung von Datenanalysetechniken, um Wert aus internen und externen Datenressourcen zu schöpfen und analytische Fähigkeiten zu bereichern.

• Analytik-Engineering: Entwickeln und pflegen Sie die Kern-Datensätze, die den Satz analytischer Werkzeuge des Teams zugrunde liegen.
• Erstellen und pflegen Sie Datenvisualisierungen und Dashboards mit Tools wie Tableau, Power BI oder ähnlichem.
• Entwickeln Sie skalierbare Datenlösungen, die den Technologie- und Ingenieurprinzipien von Ki sowie den besten Branchenpraktiken entsprechen.

• Datenmanagement & Governance: Bewahren Sie die Integrität der Daten und stellen Sie sicher, dass sie während ihres gesamten Lebenszyklus genau, konsistent und zuverlässig sind.
• Untersuchen und führen Sie die zeitnahe Lösung von aufkommenden Problemen mit zugrunde liegenden Datensystemen und -modellen, sobald diese auftreten.
• Stellen Sie sicher, dass die Domänendaten gemäß der Daten-Governance-Richtlinie von Ki und den besten Praktiken verwaltet und verwendet werden.

• Sonstiges: Stellen Sie sicher, dass alle Datensysteme und -modelle gemäß den standards von Ki dokumentiert sind.
• Empfehlen Sie Möglichkeiten zur Verbesserung der Dateneffizienz und -zuverlässigkeit.
• Erhöhen Sie den Automatisierungsgrad innerhalb der Datensysteme und -tools des Teams.
• Untersuchen Sie neue Tools, die dem Team helfen würden, Daten zu speichern, zu strukturieren und zu analysieren.

Attribute, die Sie mitbringen:

• Kenntnisse in SQL und Python zur Manipulation und Analyse von Datensätzen.
• Erfahrung mit Datenberichterstattungs- und Visualisierungstools (z. B. Tableau, Looker, Dash, Streamlit).
• Solides Verständnis statistischer Techniken (z. B. Regression, Clustering, Korrelationsanalyse) mit der Fähigkeit, diese auf kommerzielle Problemlösungen anzuwenden.
• Erfahrung in cloud-nativen Umgebungen (insbesondere GCP) wäre von Vorteil.
• Erfahrung im Entwerfen und Implementieren von Datenstrukturen, um die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit für ein breiteres Publikum zu gewährleisten.
• Selbstorganisiert, gut im Dokumentieren und Kommunizieren von Ergebnissen und Ansätzen.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, in der Lage, komplexe Analysen sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu präsentieren.
• Erfahrung in einer regulierten Branche.

Rekrutierungsprozess:

• Erstgespräch mit dem Recruiter
• Interview mit dem Einstellungsmanager
• Technisches Interview (dies kann je nach Rolle variieren)
• Werte-Interview