Head of Data Engineering

Data ist im Kern des strategischen Plans von SCOR Forward 2026 als einer der wichtigsten Enabler. Die Organisation des Chief Data Officer spielt eine zentrale Rolle bei der Bereitstellung einer verwalteten, vertrauenswürdigen Datenplattform, die als Single Version of Truth in der gesamten Organisation fungiert.

Als Head of Data Engineering sind Sie verantwortlich für die End-to-End-Datenintegration und stellen sicher, dass Daten korrekt aus operativen Systemen extrahiert, transformiert und in analytische und KI-Plattformen geliefert werden. Ihre Hauptverantwortung besteht darin, skalierbare Datenpipelines (Batch, Echtzeit, Streaming) zu entwerfen und zu betreiben, die konsistente, qualitativ hochwertige Datenflüsse im gesamten Unternehmen gewährleisten.

Sie sorgen für eine starke Ausrichtung zwischen Geschäftslogik, technischer Implementierung und Systeminteroperabilität, um eine zuverlässige und verwaltete Datenlieferung zu ermöglichen. Ein wichtiger Teil der Rolle besteht darin, upstream mit Geschäfts- und IT-Teams zusammenzuarbeiten, um die Datenqualität an der Quelle zu verbessern und Kontrollen, Verantwortung und Governance in operative Prozesse und Systeme einzubetten.

Sie leiten funktionsübergreifende Engineering-Teams in den Bereichen Property & Casualty, Life & Health, Finance und Risk und arbeiten in einem agilen, produktbasierten Liefermodell, um sicherzustellen, dass die Datenintegrationsfähigkeiten kontinuierlich weiterentwickelt werden, um den Geschäftsbedürfnissen gerecht zu werden. Parallel dazu treiben Sie die Weiterentwicklung der Datenengineering-Praktiken voran, indem Sie agentische KI-Fähigkeiten integrieren, die Entwicklung von Pipelines automatisieren, überwachen und optimieren, um die Liefergeschwindigkeit und Zuverlässigkeit zu erhöhen.

• Entwerfen und Implementieren robuster, skalierbarer und wiederverwendbarer Datenintegrationspipelines (Batch, Echtzeit, Streaming) zur Unterstützung von Unternehmensanalysen und KI-Anwendungsfällen.
• Fördern Sie technische Exzellenz, indem Sie bewährte Verfahren durchsetzen, um zuverlässige, skalierbare und leistungsstarke Datenpipelines sicherzustellen.
• Überbrücken Sie Geschäftslogik, technische Semantik und Systeminteroperabilität, um eine konsistente und verwaltete Datenlieferung zu ermöglichen.
• Stellen Sie saubere, strukturierte und kontextualisierte Daten bereit, um Analyseprodukte, Dashboards und KI-Initiativen zu unterstützen.
• Sicherstellen der Übereinstimmung mit analytischen Datenmodellen, semantischen Schichten und Datenproduktdefinitionen über alle Bereiche hinweg.
• Zusammenarbeit mit Geschäfts- und IT-Teams zur Identifizierung und Lösung von Datenqualitätsproblemen an der Quelle und Einbettung von Anforderungen an die Datenqualität in die Systementwicklung.
• Übersetzen von Geschäfts- und Analyseanforderungen in skalierbare technische Integrationsdesigns.
• Definieren und Durchsetzen von Best Practices, Rahmenbedingungen und Standards für Datenengineering und -integration.
• Sicherstellen der hohen Leistung und Skalierbarkeit von Pipelines durch Überwachung von Latenz, Datenfrische und Zuverlässigkeit.
• Definieren und Verfolgen von KPIs und SLAs (z.B. Betriebszeit, Lieferleistung), um betriebliche Exzellenz sicherzustellen.
• Leiten und Entwickeln funktionsübergreifender Engineering-Teams, die agile Lieferung und klare Priorisierung entsprechend der Geschäftsauswirkungen vorantreiben.
• Vorantreiben der Transformation des Datenengineerings durch Nutzung agentischer KI, die die KI-unterstützte Pipeline-Entwicklung und -Tests ermöglicht.

• 4+ Jahre in einer Führungsrolle mit nachweislicher Fähigkeit, Engineering-Teams oder große funktionsübergreifende Initiativen zu leiten und senior Stakeholder zu beeinflussen.
• Demonstriert eine unternehmerische Denkweise mit einem starken Verantwortungsbewusstsein und übernimmt die Verantwortung für die Bereitstellung hochwirksamer Datenengineering-Lösungen von Anfang bis Ende.
• Starke Erfolgsbilanz in der Gestaltung und Bereitstellung großangelegter Datenpipelines und Integrationsarchitekturen über den gesamten Datenlebenszyklus.
• Starke Expertise in modernen Datenplattformen wie Databricks, Palantir Foundry, einschließlich Batch-, Echtzeit- und Streaming-Datenarchitekturen.
• Nachweisliche Fähigkeit, hohe Datenqualität und Zuverlässigkeit über Pipelines sicherzustellen, einschließlich der Beeinflussung von upstream-Systemen und -Prozessen.
• Starke Erfahrung in der Optimierung von Spark-Workloads durch effektive Partitionierung, Caching und Abfrageleistungsoptimierung.
• Solides Verständnis von Daten-Governance, Herkunft und Datenmanagement-Rahmenbedingungen in einer Unternehmensumgebung.
• Erfahrung in agilen Liefermodellen mit Fokus auf Priorisierung, Skalierbarkeit und kontinuierliche Wertschöpfung.
• Starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten mit der Fähigkeit, Geschäfts- und Technologieaspekte zu verbinden.
• Erfahrung in der Anwendung von KI-gesteuerter Automatisierung oder starke Fähigkeit, die Einführung agentischer KI zur Transformation der Datenengineering-Praktiken voranzutreiben.
• Erfahrung in Versicherungs- oder Rückversicherungs-Geschäftsprozessen ist ein großer Vorteil.
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit Fokus auf Ursachenanalyse.
• Ausgezeichnete organisatorische Fähigkeiten und eine strukturierte, zielorientierte Denkweise.
• Starke Verpflichtung zur Qualität und Kundenorientierung.
• Fließend in Englisch; Französisch ist von Vorteil.
• Bereitschaft zu reisen.

Abschluss in einer technischen Disziplin (Software Engineering, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik) oder Management mit relevanter technischer Expertise.

SCOR unterstützt Inklusion und die Vielfalt der Talente, und alle Positionen stehen Menschen mit Behinderungen offen.