Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche Datenlösungen, die wichtige Geschäftsentscheidungen im Bereich Property & Casualty unterstützen.
- Unternehmen: Swiss Re, ein führender Anbieter von Rückversicherung und Risikotransfer.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, leistungsbasierte Vergütung und vielfältige globale Vorteile.
- Weitere Informationen: Dynamisches, globales Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Nutze innovative Technologien zur Lösung komplexer Big Data-Probleme und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und 6+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 3300 - 5500 € pro Monat.
Als Senior Data Engineer im Specialty Analytics-Team bei Swiss Re werden Sie fortschrittliche Daten- und Analyselösungen entwerfen und entwickeln, die wichtige Geschäftsentscheidungen in unserem Bereich Property & Casualty (P&C) vorantreiben. Sie werden Teil eines zukunftsorientierten Teams sein, das modernste Big Data-Technologien einsetzt, um Herausforderungen wie den Klimawandel, geopolitische Instabilität und aufkommende Risikobereiche anzugehen.
Sie übernehmen die vollständige Verantwortung für Datenlösungen und arbeiten eng mit Stakeholdern zusammen, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse durch skalierbare Pipelines und interaktive Anwendungen zu transformieren.
Hauptverantwortlichkeiten- Entwurf und Implementierung von End-to-End-Analyselösungen mit Palantir Foundry, einschließlich:
- Skalierbare Datenumwandlungspipelines in PySpark
- Webanwendungen mit Workshop (Low-Code) und TypeScript
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen in enger Zusammenarbeit mit Product Owners und Architekten.
- Fehlerbehebung und Lösung funktionaler und technischer Datenprobleme für Stakeholder.
- Aktive Mitwirkung an der Bewertung und Prototypisierung neuer Fähigkeiten der Analyseplattform.
- Zusammenarbeit in einem globalen, funktionsübergreifenden Team zur Bereitstellung robuster und wirkungsvoller Datenprodukte.
Das Specialty Analytics-Team liefert maßgeschneiderte Analyselösungen in Nischenbereichen: Landwirtschaft, Luftfahrt, Kredit & Bürgschaft, Cyber, Nuklear und politische Gewalt. Wir sind Teil einer globalen strategischen Initiative, um den Wert von P&C-Daten zu maximieren und datengestützte Entscheidungen entlang der Rückversicherungswertschöpfungskette zu ermöglichen.
Über SieSie sind leidenschaftlich daran interessiert, komplexe Big Data-Probleme zu lösen und Daten in strategische Vermögenswerte umzuwandeln. Als Selbststarter und starker Teamplayer sind Sie bestrebt, innovative Lösungen in einem dynamischen, globalen Umfeld zu liefern.
Ihr Profil- Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich
- 6+ Jahre Erfahrung in Datenengineering- oder Analysefunktionen
- Expertise in Python/PySpark für skalierbare Datenpipelines
- Kenntnisse in SQL, insbesondere Spark SQL
- Vertrautheit mit Palantir Foundry ist ein erheblicher Vorteil
- Fachkenntnisse im (Rück-)Versicherungswesen, Finanzwesen oder verwandten Bereichen sind von Vorteil
- Verständnis von Datenlagerung, ELT-Techniken und Cloud-Datenarchitekturen
- Agile Denkweise und praktische Erfahrung mit Scrum oder anderen agilen Rahmenwerken
- Bonus: Kenntnisse in HTML/CSS, Gradle oder Power BI
- Starke analytische, problemlösende und Kommunikationsfähigkeiten
- Fähigkeit, die eigene Arbeitslast zu verwalten und autonom zu liefern
- Komfortabel in globalen und multikulturellen Teams
- Neugierig, anpassungsfähig und begeistert von kontinuierlichem Lernen
- Erfahrung mit maschinellem Lernen oder generativer KI
- Projektmanagementfähigkeiten in agilen Lieferumgebungen
Für die Slowakei liegt die Grundgehaltsspanne für diese Position zwischen (EUR 3.300) und (EUR 5.500) pro Monat (für eine Vollzeitstelle). Das spezifische Gehalt berücksichtigt die Anforderungen, den Umfang, die Komplexität und die Verantwortlichkeiten der Rolle sowie das Profil des Bewerbers, einschließlich Ausbildung/Qualifikationen, Fachwissen, Spezialisierung, Fähigkeiten und Erfahrungen.
Zusätzlich zu Ihrem Grundgehalt bietet Swiss Re eine attraktive leistungsabhängige variable Vergütungskomponente, die darauf abzielt, Ihre Leistungen anzuerkennen. Darüber hinaus genießen Sie eine Vielzahl von globalen und standortspezifischen Vorteilen. Die Berechtigung kann je nach den Bedingungen der Swiss Re-Richtlinien und Ihres Arbeitsvertrags variieren.
Über Swiss ReSwiss Re ist einer der weltweit führenden Anbieter von Rückversicherung, Versicherung und anderen Formen des versicherungsbasierten Risikotransfers und arbeitet daran, die Welt widerstandsfähiger zu machen. Wir antizipieren und managen eine Vielzahl von Risiken, von Naturkatastrophen und Klimawandel bis hin zu Cyberkriminalität. Durch die Kombination von Erfahrung mit kreativem Denken und modernster Expertise schaffen wir neue Möglichkeiten und Lösungen für unsere Kunden. Dies ist dank der Zusammenarbeit von mehr als 14.000 Mitarbeitern weltweit möglich. Unser Erfolg hängt von unserer Fähigkeit ab, eine inklusive Kultur aufzubauen, die frische Perspektiven und innovatives Denken fördert. Wir begrüßen einen Arbeitsplatz, an dem jeder die gleichen Chancen hat, zu gedeihen und sich beruflich weiterzuentwickeln, unabhängig von Alter, Geschlecht, Rasse, Ethnie, Geschlechtsidentität und/oder -ausdruck, sexueller Orientierung, körperlicher oder geistiger Fähigkeit, Fähigkeiten, Gedanken oder anderen Merkmalen. In unserer inklusiven und flexiblen Umgebung kann jeder sein authentisches Ich zur Arbeit bringen und seine Leidenschaft für Nachhaltigkeit leben. Wenn Sie ein erfahrener Fachmann sind, der nach einer beruflichen Pause in die Arbeitswelt zurückkehrt, ermutigen wir Sie, sich auf offene Stellen zu bewerben, die Ihren Fähigkeiten und Erfahrungen entsprechen.
Starten Sie Ihre Karriere bei Swiss Re.
Data Analytics Engineer Arbeitgeber: Swiss Re - Schweizerische Rückversicherungs-Gesellschaft
Swiss Re ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und globalen Umfeld an innovativen Datenlösungen zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und einer inklusiven Unternehmenskultur fördert Swiss Re die Zusammenarbeit und den Austausch von Ideen, während sie gleichzeitig attraktive Vergütungsmodelle und vielfältige Benefits bieten. Die Specialty Analytics-Abteilung ermöglicht es Ihnen, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die nicht nur geschäftliche Entscheidungen beeinflussen, sondern auch zur Bewältigung globaler Herausforderungen beitragen.
Kontaktdaten:
Swiss Re - Schweizerische Rückversicherungs-Gesellschaft Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer erhalten könnten
✨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 Swiss Re - Schweizerische Rückversicherungs-Gesellschaft 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 Analytics Engineer 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 Analytics Engineer bei Swiss Re - Schweizerische Rückversicherungs-Gesellschaft gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swiss Re - Schweizerische Rückversicherungs-Gesellschaft 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 Swiss Re - Schweizerische Rückversicherungs-Gesellschaft entscheidend sein!
