Data Engineer Bucuresti - Ilfov, Romania Posted on 07/29/2026 Trending in Zürich

Data ist ein zentraler Pfeiler des strategischen Plans Forward 2026 von SCOR und darüber hinaus. Unser Ziel ist es, vertrauenswürdige, verwaltete und zugängliche Daten zu ermöglichen, damit die Geschäftsteams schneller Erkenntnisse gewinnen und bessere Entscheidungen treffen können. Als Data Engineer innerhalb der Organisation des Chief Data Officer werden Sie analytische und KI-bereite Datensätze sowie kuratierte Datenprodukte entwerfen und liefern, die Dashboards, Berichterstattung und analytische Anwendungsfälle innerhalb eines primären Geschäftsfeldes unterstützen: Sach- und Haftpflichtversicherung, Lebens- und Krankenversicherung oder Finanzen.

Ein kritischer Aspekt dieser Rolle ist ein starkes Verständnis des Geschäftsfeldes, das Sie unterstützen. Sie werden erwartet, dass Sie tiefes Wissen über wichtige Prozesse, Kennzahlen und Entscheidungsfaktoren innerhalb Ihres zugewiesenen Bereichs entwickeln und dieses Geschäftswissen in robuste analytische Datenmodelle, konsistente KPIs und bedeutungsvolle Datensätze übersetzen.

Die analytischen Anwendungsfälle bei SCOR werden zunehmend durch KI-gesteuerte Fähigkeiten ergänzt. Daher wird davon ausgegangen, dass der Kandidat versteht und praktische Erfahrung mit KI-Agenten oder KI-unterstützter Analyse hat (z.B. Agenten, die die Datenexploration, Metrikanalyse, Automatisierung oder Entscheidungsunterstützung unterstützen). Der Data Engineer wird erwartet, diese Fähigkeiten durchdacht zu nutzen, um die Generierung von Erkenntnissen zu beschleunigen, die Benutzerfreundlichkeit analytischer Datensätze zu verbessern und die Geschäftsentscheidungsfindung zu optimieren.

Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Datenengineering und Analytik, gestalten Datenmodelle, implementieren Transformationen, gewährleisten die Datenqualität und machen Datensätze für Geschäftsanwender auf der Unternehmensdatenbasis von SCOR (Genesis) und modernen Datenplattformen auffindbar und nutzbar.

Der Data Engineer ist eine Fachkraft, die:

• Ergebnisorientiert: Konzentriert sich darauf, Datensätze und Kennzahlen zu liefern, die die Geschäftssteuerung und Entscheidungsfindung erheblich verbessern (Relevanz, Vertrauen, Benutzerfreundlichkeit).
• Datenprodukt-orientiert: Analytische Datensätze als Produkte mit klaren Verträgen (Definitionen, Granularität, Herkunft, Qualitätserwartungen, Dokumentation) behandelt.
• Qualitäts- und Governance-orientiert: Entwirft Datensätze, die konsistent, prüfbar und im Einklang mit den Governance-Erwartungen stehen (Definitionen, Kontrollen, Rückverfolgbarkeit).
• Kollaborativer Brückenbauer: Effektiv mit Geschäftspartnern, Data Foundation, Governance, Analytics & AI und Plattformteams zusammenarbeitet, um Bedürfnisse in robuste analytische Assets zu übersetzen.
• Klare Kommunikation: Komplexe Datenkonzepte praktisch erklären kann und Vertrauen sowohl bei technischen als auch bei nicht-technischen Stakeholdern aufbaut.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen, bauen und pflegen Sie analytikbereite Datensätze, die direkt die Berichterstattung, Dashboards und Entscheidungsfindung innerhalb Ihres Geschäftsfeldes unterstützen (P&C, L&H oder Finanzen).
• Übersetzen Sie Geschäftskonzepte, -prozesse und -entscheidungen in klare analytische Datenmodelle, Datensatzstrukturen und wiederverwendbare Kennzahlen.
• Gewährleisten Sie die Datenqualität, Rückverfolgbarkeit und Dokumentation für analytische Datensätze (Definitionen, Granularität, Annahmen, Herkunft, bekannte Einschränkungen).
• Nutzen Sie KI-Agenten und KI-unterstützte Analysen, um die Datenexploration zu beschleunigen, die Metrikanalyse zu unterstützen und die Entscheidungsfindung zu verbessern, im Einklang mit den Standards für Datenqualität und Governance.
• Arbeiten Sie eng mit Geschäftspartnern (z.B. Aktuare, Finanzen, Underwriting, Leistungssteuerung) zusammen, um analytische Bedürfnisse zu verstehen und Datenprodukte mit echtem Geschäftswert zu liefern.
• Tragen Sie zur Anwendung von Daten-Governance-Standards und Best Practices auf analytischer Ebene bei, in Zusammenarbeit mit den Teams von Data Foundation und Governance.
• Unterstützen Sie die Einführung analytischer Datensätze, indem Sie sicherstellen, dass sie verständlich, auffindbar und für den Selbstbedienungsverbrauch geeignet sind.
• Zusammenarbeiten Sie mit Plattform-, Analytics- und AI-Teams, um sicherzustellen, dass Werkzeuge, Standards und Architektur die Bereitstellung von Analytik effektiv unterstützen.

Qualifikationen

• Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung analytikbereiter Datensätze, die für KI, Dashboards, Berichterstattung und Entscheidungsfindung in einer komplexen Datenumgebung verwendet werden.
• Starkes Geschäftswissen in mindestens einem Bereich: Sach- und Haftpflichtversicherung, Lebens- und Krankenversicherung oder Finanzen, mit der Fähigkeit, über KPIs, Kennzahlen und Prozesse des Bereichs nachzudenken.
• Praktische Erfahrung mit KI-Agenten oder KI-unterstützter Analyse zur Unterstützung der Datenexploration, Metrikanalyse, Automatisierung oder Entscheidungsunterstützung, mit einem Verständnis dafür, wie diese Fähigkeiten qualitativ hochwertige, gut verwaltete analytische Datensätze ergänzen.
• Starke praktische Erfahrung mit SQL, Python und Pyspark zum Aufbau skalierbarer Datenpipelines, analytischer Datensätze und Datenprodukte in modernen Cloud-Datenplattformen.
• Nachgewiesene Erfahrung im Entwerfen und Implementieren von Datenmodellen, Medaillonarchitekturen in Databricks, Palantir Foundry oder einer vergleichbaren Plattform, einschließlich Aufnahme, Transformation und domänenspezifischen Datenmodellierungsprinzipien, wo dies angemessen ist.
• Nachgewiesene Fähigkeit, Geschäftsanforderungen zu sammeln und zu verfeinern, sie in technische Lösungen zu übersetzen und unabhängig End-to-End-Datenprodukte von der Quellaufnahme bis zur analytischen Nutzung zu liefern.
• Starke Fähigkeiten zur Zusammenarbeit mit Stakeholdern, mit der Fähigkeit, Geschäfts- und technische Teams auf Definitionen, Prioritäten und Lieferungen abzustimmen.
• Anwendung von Best Practices der Softwareentwicklung, einschließlich Versionskontrolle, Tests, Code-Reviews und automatisierter Bereitstellung von Datenpipelines.
• Beherrschung der englischen Sprache; Französisch ist von Vorteil.

Erforderliche Ausbildung

• Abschluss in einem technischen oder quantitativen Fachgebiet (z.B. Daten, Ingenieurwesen, angewandte Mathematik, Statistik) oder gleichwertige berufliche Erfahrung.

Über uns

Als führender globaler Rückversicherer bietet SCOR seinen Kunden eine vielfältige und innovative Palette von Rückversicherungs- und Versicherungslösungen sowie Dienstleistungen zur Kontrolle und Verwaltung von Risiken. Mit "The Art & Science of Risk" nutzt SCOR seine branchenanerkannten Fachkenntnisse und modernste finanzielle Lösungen, um seinen Kunden zu dienen und zum Wohlergehen und zur Resilienz der Gesellschaft in rund 160 Ländern weltweit beizutragen. Die Arbeit bei SCOR bedeutet, mit einigen der besten Köpfe der Branche – Aktuaren, Datenwissenschaftlern, Underwritern, Risikomodellierern, Ingenieuren und vielen anderen – zusammenzuarbeiten, während wir gemeinsam Lösungen für drängende Herausforderungen finden, mit denen Gesellschaften konfrontiert sind. Als internationales Unternehmen wird unsere gemeinsame Kultur durch "The SCOR Way" definiert. Dies dient sowohl dazu, Schwung zu erzeugen, der die Gruppe voranbringt, als auch als Kompass, um unser Handeln und unsere Entscheidungen zu leiten. The SCOR Way ist verankert in fünf Kernwerten, die den Input von Mitarbeitern auf allen Ebenen der Gruppe widerspiegeln. Wir kümmern uns um Kunden, Menschen und Gesellschaften. Wir handeln mit Integrität. Wir handeln mutig. Wir fördern offene Gedanken. Und wir gedeihen durch Zusammenarbeit. SCOR unterstützt Inklusion und die Vielfalt der Talente, und alle Positionen sind für Menschen mit Behinderungen offen.