Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von KI-gestützten Datenanalyselösungen für die Versicherungsbranche.
- Unternehmen: Accenture, ein innovatives Unternehmen, das die Versicherungsbranche transformiert.
- Vorteile: Marktgerechtes Gehalt, Gesundheitsleistungen, 401(k) Plan und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Versicherungsbranche mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Produktentwicklung und im Versicherungssektor.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir transformieren die Versicherungsbranche von gestern. Wir wenden einige der neuesten Technologien in den Bereichen KI, Datenanalyse und Automatisierung an. Unser Team von über 975 Fachleuten aus der Lebens- und Rentenversicherungsbranche hilft einigen der bekanntesten Versicherungsmarken, Wachstum durch digitale Innovation, Plattformmodernisierung, verbesserte Produktverteilung und personalisierte Kundenerlebnisse voranzutreiben. Durch ein Ökosystem von führenden Insurtech-Partnern erweitern wir die Möglichkeiten der ALIP-Plattform, um unseren Kunden noch größere Chancen zu bieten, sich zu differenzieren und das Geschäftswachstum zu skalieren.
Sie sind der Accenture Life Insurance and Annuity Industry Data Product Lead und werden die Entwicklung und Lieferung der ALIP-Datenanalyse- und Erkenntnisslösung vorantreiben – ein Eckpfeiler unseres Wertangebots für ALIP-Kunden. Diese Rolle bietet eine einzigartige Gelegenheit, die Schaffung einer hochmodernen, KI-gestützten Fähigkeit zu leiten, die transformiert, wie umsetzbare Erkenntnisse aus dem umfangreichen Datenökosystem von ALIP gewonnen werden.
Hauptverantwortlichkeiten- Lösungsentwicklung: Führen Sie die End-to-End-Entwicklung des ALIP-Datenanalyseprodukts und stellen Sie sicher, dass es mit den Kundenbedürfnissen und den allgemeinen Geschäftsziele übereinstimmt.
- Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit Produktmanagement, Vertrieb und Go-to-Market-Teams zusammen, um eine skalierbare Lösung zu gestalten und bereitzustellen, die nachhaltiges Umsatzwachstum unterstützt.
- Analysefähigkeiten: Entwerfen und überwachen Sie fortschrittliche Analyse-Lösungen, Dashboards und Datenprodukte, um Kunden mit informierten Entscheidungen und Leistungsüberwachung zu unterstützen.
- Teamführung: Bauen Sie ein multidisziplinäres Datenteam auf, verwalten und betreuen Sie es (einschließlich Analysten, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern) und fördern Sie ein kollaboratives und leistungsstarkes Umfeld.
- Umsatzwachstumsumsetzung: Koordinieren Sie nach der Reifung des Produkts mit der Lieferorganisation, um dessen Potenzial für substanzielle und nachhaltige Umsatzgenerierung zu nutzen.
Reisen kann für diese Rolle erforderlich sein. Der Reiseaufwand variiert je nach geschäftlichem Bedarf und Kundenanforderungen zwischen 0 und 100%.
Hier ist, was Sie benötigen- Mindestens 5 Jahre Branchenerfahrung: Tiefes Verständnis der Versicherungsunternehmen und deren Bedürfnisse nach umsetzbaren, datengestützten Erkenntnissen.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung auf Unternehmensebene: Nachweisliche Erfahrung in der Gestaltung und Skalierung von unternehmensweiten Datenlösungen und Analysefähigkeiten.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Produktentwicklung und Roadmap-Management: Expertise in der Entwicklung von Produkt-Roadmaps, der Umsetzung von Go-to-Market-Strategien und der Überwachung der Lieferung an erste Kunden.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit KI: Greifbare Erfahrung in der Nutzung von KI zur Gestaltung, zum Aufbau und zum Testen eines Produkts – insbesondere im Kontext von Versicherungen oder Banken.
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Lebensversicherung/Finanzindustrie.
- Abschluss oder gleichwertige (mindestens 12 Jahre) Berufserfahrung. Bei einem Associate-Abschluss müssen mindestens 6 Jahre Berufserfahrung vorliegen.
- Führungskompetenz: Nachgewiesene Fähigkeit, Teams zu führen und Startup-Initiativen in großangelegte, wirkungsvolle Implementierungen umzuwandeln.
- Technische Geschäftssynergie: Starke Fähigkeit, technische Lösungen mit Geschäftsstrategien zu verbinden.
- Stakeholder-Engagement: Außergewöhnliche Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, um die Team-Ausrichtung und -Zustimmung sicherzustellen.
Die Vergütung variiert je nach einer Vielzahl von Faktoren, einschließlich Bürostandort, Rolle, Fähigkeiten und Erfahrungsgrad. Accenture bietet eine angemessene Vergütungsbandbreite für Rollen, die wie unten angegeben eingestellt werden können. Die Stellenanzeige bleibt bis zum 31. Juli 2026 aktiv. Accenture bietet ein wettbewerbsfähiges Leistungspaket, einschließlich medizinischer, zahnärztlicher, augenärztlicher, Lebens- und langfristiger Invaliditätsabsicherung, einem 401(k)-Plan, Bonusmöglichkeiten, bezahlten Feiertagen und bezahltem Urlaub.
ChancengleichheitWir glauben, dass niemand aufgrund seiner Unterschiede diskriminiert werden sollte. Alle Einstellungsentscheidungen werden ohne Berücksichtigung von Alter, Rasse, Glauben, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Abstammung, Behinderungsstatus, Veteranenstatus, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, genetischen Informationen, Familienstand, Staatsbürgerschaft oder aus einem anderen Grund getroffen, der durch Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützt ist. Unsere reiche Vielfalt macht uns innovativer, wettbewerbsfähiger und kreativer, was uns hilft, unsere Kunden und Gemeinschaften besser zu bedienen.
Über AccentureWir arbeiten mit einem gemeinsamen Ziel: das Versprechen von Technologie und menschlicher Kreativität zu erfüllen. Jeden Tag helfen mehr als 775.000 von uns unseren Stakeholdern, sich kontinuierlich neu zu erfinden. Gemeinsam treiben wir positive Veränderungen voran und schaffen Wert für unsere Kunden, Partner, Aktionäre, Gemeinschaften und füreinander. Wir glauben, dass die Schaffung von Wert Innovation erfordert, und Innovation gedeiht in einem integrativen und vielfältigen Umfeld. Wir fördern aktiv einen Arbeitsplatz, der frei von Vorurteilen ist, in dem sich jeder zugehörig fühlt und respektiert wird und sein Bestes geben kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Accenture Life Insurance and Annuity Industry Data Product Lead 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 Ultimate.ai 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 Accenture Life Insurance and Annuity Industry Data Product Lead 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 Accenture Life Insurance and Annuity Industry Data Product Lead bei Ultimate.ai gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ultimate.ai 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 Ultimate.ai entscheidend sein!