Auf einen Blick
- Aufgaben: Hilf Kunden bei der Entwicklung und Validierung von Modellen für verschiedene Risiko-Funktionen.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines globalen Teams mit über 18 Jahren Erfahrung in Risikoanalytik.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsmöglichkeiten, internationale Projekte und Zugang zu einem Netzwerk von Experten.
- Warum dieser Job: Lerne von den Besten und bringe deine Ideen von Tag eins ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor-Abschluss erforderlich; fortgeschrittene quantitative Abschlüsse sind von Vorteil.
- Andere Informationen: Reisebereitschaft ist erforderlich, um an internationalen Projekten teilzunehmen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Sie werden Teil unseres globalen Risk & Resilience Practice in einem unserer europäischen Büros und gehören zum Risk Analytics-Team. Risk Analytics ist die technologische Antriebskraft von Risk & Resilience. Wir kombinieren tiefgehende analytische und technische Expertise mit einzigartigen Strategie- und Transformationsfähigkeiten, um unsere Kunden in allem zu unterstützen - von großangelegten Analyseprogrammen bis hin zu detaillierten technischen Modellierungsübungen.
Wir entwickeln und implementieren innovative Lösungen, die die neuesten Entwicklungen in Methodik und Technologie integrieren, und pflegen ein tiefes Wissen über regulatorische Entwicklungen. Wir versammeln Führungskräfte der Branche, um Wissen aufzubauen und zu teilen, um langfristige nachhaltige Veränderungen in der Praxis von Risikodaten und Analytik voranzutreiben.
Wir haben über 18 Jahre Erfahrung in der Betreuung führender Institutionen in verschiedenen Branchen in den Bereichen Modellentwicklung, Modellberatung, Modellvalidierung und Management von Modellrisiken. Wir sind eine vielfältige globale Gemeinschaft von erstklassigen Praktikern mit einer gemeinsamen Leidenschaft, Fähigkeiten in der Risikoanalytik aufzubauen, die neue Maßstäbe setzen, Branchen transformieren und Märkte gestalten.
Sie werden unseren Kunden helfen, ihre Modelle zu entwickeln oder zu validieren und ihre Modellierungsrahmen zu bewerten, die eine Vielzahl von Risikofunktionen unterstützen, einschließlich Kredit-, Markt-, Versicherungs-, ESG- oder Modellrisikomanagement. Sie werden Teil eines Teams außergewöhnlicher Risikoanalytik-Profis mit ähnlicher tiefgehender Branchenerfahrung sein und erwartet, komplexe analytische Konzepte klar und präzise an wichtige Stakeholder des Kunden zu kommunizieren.
Wir suchen daher Kandidaten, die Verbindungen zwischen anspruchsvollen Modellierungstechniken und strategischen Entscheidungsprozessen herstellen können. Sie werden auch die Möglichkeit haben, McKinseys Wissensbasis insgesamt zu erweitern, indem Sie rigorose Analysen und Problemlösungen für unsere proprietären Wissensinvestitionen bereitstellen. Auf höheren Ebenen werden Sie sich auch auf die Entwicklung neuer analytischer Ansätze und Techniken wie KI oder GenAI konzentrieren, wobei Sie mit einer herausragenden Wissensstruktur und einem internationalen Netzwerk von Experten zusammenarbeiten, um bestehendes Wissen zu kodifizieren und neues Wissen zu entwickeln.
Die Arbeit an Projekten und der Austausch von Erfahrungen mit Ihren Kollegen bedeutet, dass Sie täglich neuen intellektuellen Herausforderungen gegenüberstehen, während Sie kontinuierlich Ihr methodisches Wissen und Ihre Fähigkeiten ausbauen.
Ihre Qualifikationen und Fähigkeiten
- Abschluss erforderlich; ein fortgeschrittener quantitativer Abschluss (Master oder Ph.D. in Informatik, Mathematik/Statistik, Ingenieurwesen oder Finanzingenieurwesen) wäre von Vorteil
- 1-6 Jahre relevante Erfahrung in der quantitativen Risikoanalyse/-modellierung zur Lösung realer Probleme
- Erfahrung im gesamten Lebenszyklus von Modellen, einschließlich aktiver Teilnahme an der Entwicklung, Implementierung und/oder Testung von Risikomodellen (Anbieter- oder „In-House“-Modelle)
- Erste Erfahrung in der Programmierung (über einfache Skripte hinaus) in einer modernen wissenschaftlichen Sprache (z.B. Python, R); Kenntnisse in SQL, NoSQL (z.B. MongoDB, Ignite), Matlab oder SAS wären ein großer Vorteil
- Erfahrung in einem der folgenden Bereiche des maschinellen Lernens / KI: Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Anomalieerkennung, graphbasierte Techniken wären ein großer Vorteil
- Erfahrung mit der Nutzung von GenAI und großen Sprachmodellen wäre ein großer Vorteil
- Fähigkeit, kollaborativ in einem Teamumfeld zu arbeiten und effektiv mit Menschen auf allen Ebenen einer Organisation zu kommunizieren
- Außergewöhnliche Kommunikationsfähigkeiten - insbesondere bei der Übersetzung technischer Kenntnisse in Formen, die von Führungskräften und nicht-technischen Projektteams verbal und schriftlich, in Englisch und der lokalen Bürosprache, verstanden werden können
- Reisebereitschaft
Consultant - Risk Analytics Arbeitgeber: McKinsey & Company
Kontaktperson:
McKinsey & Company HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Consultant - Risk Analytics
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Risk Analytics Branche in Kontakt zu treten. Suche gezielt nach Mitarbeitern von StudySmarter oder ähnlichen Unternehmen und knüpfe Kontakte, um mehr über die Unternehmenskultur und aktuelle Projekte zu erfahren.
✨Fachwissen erweitern
Halte dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Risk Analytics auf dem Laufenden. Besuche Webinare oder Online-Kurse zu Themen wie maschinelles Lernen oder GenAI, um deine Kenntnisse zu vertiefen und deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Versuche, praktische Erfahrungen durch Praktika oder Projekte zu sammeln, die sich mit Risikoanalyse und Modellierung befassen. Dies zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt dir auch konkrete Beispiele, die du in Gesprächen anführen kannst.
✨Vorbereitung auf Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und Fallstudien vor, die während des Interviews gestellt werden könnten. Übe, komplexe analytische Konzepte einfach und klar zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren und zu zeigen, dass du die Brücke zwischen Technik und Strategie schlagen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Consultant - Risk Analytics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine relevanten Erfahrungen im Bereich Risikoanalyse und Modellierung hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du komplexe analytische Konzepte erfolgreich kommuniziert hast.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse und Erfahrungen mit modernen wissenschaftlichen Sprachen wie Python oder R klar darstellst. Erwähne auch Kenntnisse in SQL oder Machine Learning, wenn vorhanden.
Anpassung des Anschreibens: Passe dein Anschreiben an die spezifische Position an. Erkläre, warum du dich für diese Rolle interessierst und wie du zur Weiterentwicklung der Risikodaten- und Analysefähigkeiten des Unternehmens beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei McKinsey & Company vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Informiere dich gründlich über die Risk & Resilience Practice und deren Projekte. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Chancen in der Risikoanalyse verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu passen.
✨Bereite technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Kenntnisse in der Modellierung und quantitativen Analyse demonstrieren. Dies könnte die Entwicklung oder Validierung von Modellen umfassen, die du durchgeführt hast.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Rolle eine klare Kommunikation komplexer Konzepte erfordert, solltest du Beispiele dafür parat haben, wie du technische Informationen erfolgreich an nicht-technische Stakeholder vermittelt hast.
✨Fragen zur Teamarbeit stellen
Zeige dein Interesse an der Zusammenarbeit im Team, indem du Fragen stellst, die die Teamdynamik und die interdisziplinäre Zusammenarbeit betreffen. Dies zeigt, dass du die Bedeutung von Teamarbeit in einem internationalen Umfeld schätzt.