Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenmodelle für die Versicherungsbranche mit modernster Technologie.
- Unternehmen: SCOR, ein führender globaler Rückversicherer mit innovativen Lösungen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und internationale Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten in einem unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenmodellierung und gute Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Data Modeler für den P&C-Bereich, der unserem Tech-, Daten- und KI-Team beitritt. Der erfolgreiche Kandidat kombiniert Fähigkeiten im Datenmodellieren mit einem guten Verständnis der (Rück-)Versicherungsprozesse. Sie bringen die Fähigkeit mit, funktionale Anforderungen in strukturierte, skalierbare und geschäftsorientierte Datenmodelle zu übersetzen.
Diese Position geht über reines technisches Modellieren hinaus: Sie erfordert Verantwortung dafür, wie (Rück-)Versicherungsdaten in Systemen dargestellt werden, um Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und Übereinstimmung mit Unternehmensstandards zu gewährleisten, um Berichterstattung, Abschluss, Planung und Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Verantwortlichkeiten
- Entwurf, Aufbau und Pflege konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodelle für P&C innerhalb der Datenbasis (Databricks & Palantir Foundry), die Rückversicherungsprozesse wie Underwriting, Preisgestaltung und Schadensfälle unterstützen.
- Entwicklung und Weiterentwicklung analytischer Datenmodelle, die skalierbare Berichterstattung, Self-Service-Analysen und KI-gesteuerte Anwendungsfälle ermöglichen.
- Beitrag zum unternehmensweiten P&C-Datenmodell, um konsistente Geschäftsdefinitionen und Übereinstimmung über Domänen und Systeme hinweg sicherzustellen.
- Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, Architekten und P&C-Stakeholdern, um sicherzustellen, dass Modelle die Geschäftssprache widerspiegeln und in die gesamte Datenarchitektur integriert sind.
- Sicherstellung der Datenkonsistenz, der Reconciliation-Fähigkeit und der ordnungsgemäßen Handhabung von Granularität, Zeitdimensionen und historischer Verfolgung in finanziellen Datensätzen.
- Unterstützung des Metadatenmanagements, von Geschäftsglossaren und der Datenherkunft in Zusammenarbeit mit Datenverwaltern, um transparente und verwaltete P&C-Daten bereitzustellen.
- Anwendung und Förderung von Standards und Best Practices im Datenmodellieren zur Verbesserung der Qualität, Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit von P&C-Datenressourcen.
Qualifikationen
- Erfahrung im Datenmodellieren oder in der Datenverarbeitung, mit Fokus auf das Verständnis konzeptioneller, logischer und physischer Modelle.
- Erfahrung im Aufbau analytischer Datenmodelle für Berichterstattung und Analytik.
- Kenntnisse in SQL und/oder PySpark, mit Verständnis moderner Datenplattformarchitekturen.
- Erfahrung in der Versicherungsbranche oder im Finanzdienstleistungssektor ist ein großer Vorteil.
- Erfahrung mit Databricks und/oder Palantir Foundry ist von Vorteil.
- Verständnis von Daten-Governance, Metadatenmanagement und Prinzipien der Datenqualität.
- Starkes analytisches Denken, Aufmerksamkeit für Details und die Fähigkeit, komplexe Themen zu strukturieren.
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, in einem internationalen, matrixartigen Umfeld zu arbeiten.
SCOR unterstützt Inklusion und die Vielfalt der Talente, und alle Positionen stehen Menschen mit Behinderungen offen.
Data Modeler – P&C Arbeitgeber: SCOR
SCOR bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Zürich, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten als Senior Python Full-Stack Engineer voll auszuschöpfen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und innovativen Technologien wie Azure und Docker fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während wir gleichzeitig an spannenden, rechenintensiven Anwendungen arbeiten. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten mitzugestalten, was SCOR zu einem attraktiven Arbeitgeber macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Modeler – P&C erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei SCOR zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Modeler – P&C mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Modeler – P&C bei SCOR gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SCOR vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für SCOR entscheidend sein!
