Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenmodelle für die P&C-Domäne mit modernster Technologie.
- Unternehmen: SCOR, ein führender globaler Rückversicherer mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und internationale Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und Fokus auf Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Rückversicherung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenmodellierung und gute Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 CHF pro Jahr.
Wir suchen einen Data Modeler für den P&C-Bereich, um unser Tech, Data & AI-Team zu verstärken. Der erfolgreiche Kandidat kombiniert Datenmodellierungsfähigkeiten mit einem guten Verständnis der (Re)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 (Re)Versicherungsdaten in Systemen dargestellt werden, um Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und Übereinstimmung mit Unternehmensstandards zu gewährleisten, um Berichterstattung, Abschluss, Planung und Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Verantwortlichkeiten
Unter der Verantwortung des P&C Lead Data Engineer wird Ihre Mission sein:
- Konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle für P&C innerhalb der Data Foundation (Databricks & Palantir Foundry) zu entwerfen, zu erstellen und zu pflegen, um Rückversicherungsprozesse wie Underwriting, Preisgestaltung und Schadensfälle zu unterstützen.
- Analytische Datenmodelle zu entwickeln und weiterzuentwickeln, die skalierbare Berichterstattung, Self-Service-Analysen und KI-gesteuerte Anwendungsfälle ermöglichen.
- Zur unternehmensweiten P&C-Datenmodellierung beizutragen und konsistente Geschäftsdefinitionen sowie Übereinstimmung über Domänen und Systeme hinweg sicherzustellen.
- Mit Dateningenieuren, Architekten und P&C-Stakeholdern zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die Modelle die Geschäftsemantik widerspiegeln und in die gesamte Datenarchitektur integriert sind.
- Datenkonsistenz, Abgleichfähigkeit und ordnungsgemäße Handhabung von Granularität, Zeitdimensionen und historischer Verfolgung in finanziellen Datensätzen sicherzustellen.
- Metadata-Management, Geschäftsglossare und Datenherkunft in Zusammenarbeit mit Datenverwaltern zu unterstützen, um transparente und verwaltete P&C-Daten bereitzustellen.
- Datenmodellierungsstandards und Best Practices anzuwenden und zu fördern, um die Qualität, Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit von P&C-Datenressourcen zu verbessern.
Qualifikationen
Erforderliche Erfahrungen und Kompetenzen:
- Erfahrung in der Datenmodellierung oder Datenengineering 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, Metadata-Management 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 agieren.
Data Modeler – P&C Arbeitgeber: SCOR
SCOR bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Zürich, wo Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Senior Python Full-Stack Engineer haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem modernen Tech-Stack weiterzuentwickeln. Zudem fördert das Unternehmen aktiv das Wachstum seiner Mitarbeiter durch Schulungen und Mentoring-Programme, was SCOR zu einem hervorragenden Arbeitgeber macht.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Modeler – P&C erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie SCOR
Gehe auf die Karriere-Seite von SCOR und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Modeler – P&C mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei SCOR suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei SCOR arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SCOR vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen SCOR zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
