Senior Data Scientist — End-to-End Analytics & ML

Diese Rolle bietet die Möglichkeit, analytikgestützte Initiativen zu unterstützen, indem Datenanalysen und Modelle entwickelt und bereitgestellt werden, die definierte Geschäftsbedürfnisse ansprechen. Als Teil des MBPS Advanced Analytics-Teams trägt die Rolle zur Mission von Manulife bei, Kunden dabei zu helfen, Entscheidungen einfacher zu treffen und das Leben besser zu gestalten, indem zuverlässige, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten gewonnen werden. Der erfolgreiche Kandidat wird eng mit internen Teams und Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um analytische Aufgaben in verschiedenen Anwendungsfällen innerhalb des Kundenlebenszyklus auszuführen. Durch diese Rolle werden sie praktische Erfahrungen mit realen Geschäftsdaten, etablierten Analyseprozessen und der Bereitstellung von End-to-End-Lösungen sammeln.

Position Verantwortlichkeiten

• Entwicklung und Implementierung analytikgestützter Lösungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen, Generierung von Erkenntnissen und Unterstützung der Geschäftsstrategie
• Eigenverantwortliche Durchführung von End-to-End-Analyseprojekten mittlerer Komplexität, während sie zu größeren, komplexeren Initiativen beitragen
• Analyse großer und komplexer Datensätze zur Generierung umsetzbarer Erkenntnisse und Übersetzung der Ergebnisse in klare Geschäftsempfehlungen
• Enge Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern und Fachexperten, um Datenquellen, Prozesse und Geschäftsbedürfnisse zu verstehen
• Bereitstellung von Anleitung und Mentoring für Junior Data Scientists und Beitrag zum Wissensaustausch innerhalb der Analytik-Community

Erforderliche Qualifikationen

• Mindestens 5 Jahre relevante Erfahrung mit fortgeschrittenen Kenntnissen in Programmiersprachen und -konzepten (Python und SQL, SQL-Abfragen)
• Kenntnisse in Datenvisualisierungstools wie PowerBI, plotly, R Shiny usw. (oder anderen gleichwertigen Datenvisualisierungstools)
• Starkes Wissen über maschinelles Lernen und KI-Algorithmen
• Fortgeschrittene Abschlüsse in Statistik, Mathematik, Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich; oder einen Bachelor-Abschluss mit gleichwertiger technischer Erfahrung

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung in der Anwendung statistischer Modellierung und Techniken des maschinellen Lernens (z. B. Regression, Clustering, Entscheidungsbäume, Überlebensanalyse)
• Praktisches Wissen über KI, GenAI oder fortgeschrittene Analytik-Toolkits und -Frameworks, einschließlich Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z. B. Azure, AWS oder GCP) für Datenverarbeitung, Modellentwicklung oder Bereitstellung von Lösungen
• Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Tableau, Qlik oder Open-Source-Bibliotheken (z. B. ggplot, d3)
• Vertrautheit mit relationalen Datenbankmodellen und großangelegten Datenumgebungen
• Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten abzufragen und zu analysieren (SQL, NoSQL, JSON, MongoDB)
• Erfahrung in der Gestaltung oder Implementierung skalierbarer End-to-End-Analyseprozesse mit geeigneten Governance- und Tracking-Mechanismen

Wenn Sie unserem Team beitreten

Wir werden Sie ermächtigen, die Karriere zu lernen und zu wachsen, die Sie möchten. Wir werden Sie in einer flexiblen Umgebung anerkennen und unterstützen, in der Wohlbefinden und Inklusion mehr sind als nur Worte. Als Teil unseres globalen Teams werden wir Sie dabei unterstützen, die Zukunft zu gestalten, die Sie sehen möchten.

Arbeitsanordnung

Hybrid

Manulife ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Bei Manulife/John Hancock schätzen wir unsere Vielfalt. Wir streben danach, eine Belegschaft zu gewinnen, zu entwickeln und zu halten, die so vielfältig ist wie die Kunden, die wir bedienen, und ein inklusives Arbeitsumfeld zu fördern, das die Stärke von Kulturen und Individuen umarmt. Wir setzen uns für faire Rekrutierung, Bindung, Aufstieg und Vergütung ein und führen alle unsere Praktiken und Programme ohne Diskriminierung aufgrund von Rasse, Abstammung, Herkunft, Farbe, ethnischer Herkunft, Staatsbürgerschaft, Religion oder religiösen Überzeugungen, Glauben, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft und schwangerschaftsbedingten Bedingungen), sexueller Orientierung, genetischen Merkmalen, Veteranenstatus, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Familienstand, Familienstatus, Behinderung oder einem anderen durch geltendes Recht geschützten Grund ein.