Head of Engineering & Product Delivery – Pricing, Modelling & Accumulation

Sie werden die Engineering-Vision und den technischen Fahrplan für den Bereich Pricing, Modelling & Accumulation im PC-Domain festlegen, die Lieferprioritäten mit Produkt- und Geschäftspartnern gestalten und die End-to-End-Lieferung integrierter Plattformen leiten, die kritische Geschäftsanforderungen im PC unterstützen.

Der Head of Engineering & Product Delivery stellt sicher, dass Geschäftsprioritäten in technisch fundierte Produkt- und Plattformergebnisse übersetzt werden, dass Architektur- und Ingenieureentscheidungen mit strategischen Zielen übereinstimmen, teamübergreifende Abhängigkeiten aktiv verwaltet werden und dass die Lieferung zu einer kohärenten, resilienten und wartbaren Technologielandschaft führt.

Sie werden eng mit den Teams aus den Bereichen Business, Produkt, Architektur, Daten, KI, Risiko und Engineering zusammenarbeiten. Ihre Rolle besteht darin, die technische Führung, Disziplin in der Produktlieferung und funktionsübergreifende Koordination bereitzustellen, die erforderlich sind, um komplexe Geschäftsziele in skalierbare und zuverlässige Plattformen umzusetzen, die messbaren Wert generieren.

Die Herausforderung in diesem Bereich besteht nicht nur darin, Funktionen zu erstellen. Es geht darum, das Engineering über mehrere Teams und technische Komponenten hinweg zu leiten, während die architektonische Integrität, Produktkohärenz, operationale Resilienz, Wartbarkeit und geschäftliche Relevanz gewahrt bleiben.

Diese Rolle ist entscheidend, da der Bereich auf starke technische Führung, pragmatische Architektur, Daten- und Modellintegration, Management technischer Abhängigkeiten, Disziplin in der Lieferung und kontinuierliche Verbesserung in einer komplexen PC-Technologielandschaft angewiesen ist.

• Definieren und vorantreiben der Engineering-Vision, technischen Strategie und des Fahrplans für den Bereich Pricing, Modelling & Accumulation in enger Partnerschaft mit der Produkt- und Geschäftsführung.
• Leiten der End-to-End-Engineering-Lieferung integrierter Plattformen, Dienstleistungen, Datenflüsse und Modellausführungskapazitäten, die kritische Geschäftsergebnisse im PC unterstützen.
• Übersetzen von Geschäftsprioritäten und Produktzielen in Engineering-Fahrpläne, Lieferpläne, technische Designs und Implementierungsansätze.
• Sicherstellen, dass Plattformen als ein kohärentes Produkt- und Technologielandschaft weiterentwickelt werden, anstatt als Sammlung von voneinander getrennten Anwendungen, Dienstleistungen oder Datenflüssen.
• Einrichten von Engineering-Governance, Architekturleitlinien, Praktiken zur Produktlieferung und Ausführungsdisziplinen, die vorhersehbare, skalierbare und qualitativ hochwertige Ergebnisse unterstützen.
• Verwalten technischer und lieferbezogener Abhängigkeiten, Risiken, Prioritäten und Kompromisse zwischen Teams, um eine reibungslose und koordinierte Ausführung sicherzustellen.
• Bereitstellen von seniorer Führung bei Lösungsdesign, Architektur, Ingenieurstandards und wichtigen Technologieentscheidungen.
• Sicherstellen einer starken Ausrichtung zwischen Daten, Modellen, Geschäftsregeln, APIs, Integrationsmustern und Geschäftsanwendungen.
• Enges Zusammenarbeiten mit den Teams aus den Bereichen Business, Produkt, Architektur, Daten, KI, Risiko und Engineering, um Ergebnisse, Sequenzierung, Kompromisse und Ausführung abzustimmen.
• Entscheidungsfindung vorantreiben und Herausforderungen bei der Lieferung lösen, um Fortschritte gegen vereinbarte Ziele, Zeitpläne, Qualitätsstandards und betriebliche Erwartungen sicherzustellen.
• Wirtschaftlichen Wert, Benutzerbedürfnisse, technische Machbarkeit, architektonische Integrität, operationale Resilienz und langfristige Nachhaltigkeit in Ingenieureentscheidungen ausbalancieren.
• Förderung der Einführung von KI-gestützten Praktiken, wo sie die Produktivität im Engineering, Plattformfähigkeiten, Modelloperationen und Entscheidungsunterstützung verbessern.
• Kommunizieren der technischen Richtung, des Fortschritts der Produktlieferung, von Risiken, Abhängigkeiten und Kompromissen klar an wichtige Stakeholder.
• Förderung kontinuierlicher Verbesserungen in den Ingenieurpraktiken, der Produktlieferung, agilen Arbeitsweisen, DevOps, Qualitätstechnik, Beobachtbarkeit und Betriebsabläufen.
• Sicherstellen, dass gelieferte Lösungen messbaren Geschäftswert und starke Produktergebnisse generieren, während sie sicher, zuverlässig, wartbar und betrieblich effizient bleiben.
• Führung, Coaching und Linienmanagement für das Produktteam bereitstellen, einschließlich Zielsetzung, Leistungsentwicklung, Talentmanagement und Kompetenzaufbau.
• Aufbauen und Pflegen einer leistungsstarken Engineering- und Produktorganisation mit einer starken Kultur der Verantwortung, Zusammenarbeit, technischen Exzellenz, Kundenorientierung und Risikobewusstsein.

Abschluss eines Bachelor- oder Masterstudiums in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Aktuarwissenschaft, Datenwissenschaft, Betriebswirtschaft, Produktmanagement oder gleichwertiger relevanter Erfahrung.

• Umfangreiche Erfahrung in Softwareengineering, Plattformengineering, technischer Lieferung und Ingenieursführung.
• Nachweisliche Erfahrung in der Leitung großer Ingenieurdomänen, einschließlich interner Teams und externer Partner.
• Erfahrung in der Gestaltung technischer Fahrpläne, Lieferpläne und Produkteergebnisse in Partnerschaft mit Produkt- und Geschäftspartnern.
• Starkes Verständnis moderner Softwarearchitektur, Cloud-Plattformen, APIs, Integrationsmustern, Datenplattformen und Umgebungen zur Modellausführung.
• Starkes Wissen über bewährte Verfahren in der Softwareentwicklung, agile Methoden, DevOps-Prinzipien, Beobachtbarkeit, Betriebsabläufe und Ingenieurgouvernance.
• Erfahrung in der Orchestrierung technischer und produktbezogener Lieferungen über mehrere Teams, Anwendungen, Dienstleistungen und funktionsübergreifende Teams hinweg, während die architektonische Integrität gewahrt bleibt.
• Erfahrung mit datenintensiven, analytischen und modellierenden Plattformen, wie z.B.: Preisanalyse- und Bewertungssysteme, aktuarielle, katastrophale oder probabilistische Modellierungsplattformen, Exposure-Management- und Akkumulationssysteme, Portfolioanalytik und Entscheidungsunterstützungsplattformen.
• Erfahrung in der Integration von Datenpipelines, analytischen Modellen, Risikoannahmen, Geschäftsregeln und Geschäftsanwendungen.
• Erfahrung in der Förderung von Modernisierung, Vereinfachung von Plattformen und Verbesserungen des Betriebsmodells im Engineering.
• Praktisches Verständnis von KI/LLM-Möglichkeiten in der Produktivität im Engineering, Analytik, Modelloperationen und Entscheidungssystemen.
• Erfahrung in der PC-Versicherung, Rückversicherung, Preisgestaltung, Modellierung, Exposure-Management oder regulierten Finanzdienstleistungen ist von großem Vorteil.
• Fließend in professionellem und technischem Englisch.