In sintesi
- Mansioni: Monitora e migliora l'aggregazione dei dati di esposizione per portafogli specializzati.
- Azienda: Africa Specialty Risks, leader nell'assicurazione per lo sviluppo economico sostenibile.
- Benefit: Opportunità di crescita professionale in un ambiente dinamico e innovativo.
- Altre informazioni: Ambiente collaborativo con opportunità di networking e sviluppo delle competenze.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel settore assicurativo con analisi dati all'avanguardia.
- Qualifiche: Laurea in discipline analitiche e competenze in Excel e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 62100 - 75900 € per anno.
Who We Are
Africa Specialty Risks (ASR) is enabling sustainable economic development by fulfilling unmet insurance needs.
Our platform provides local underwriting expertise, an unparalleled distribution network and access to global capacity.
Founded in the heart of Africa and with offices across the continent and the Middle East, we provide regional market knowledge, data insights, and technical proficiency for capital partners who are looking to increase their presence in growth markets.
We also participate on each and every risk we underwrite with balance sheets in Bermuda, Mauritius and through Syndicate 2454 at Lloyd’s.
ASR is committed to accelerating business growth by providing customised service and innovative insurance products to enable development.
Role Purpose
To maintain, improve and report ASR's exposure aggregation and accumulation view across specialty portfolios, ensuring that exposure data is accurate, complete, well-controlled and decision-useful.
The role will own key dashboard, data quality, data augmentation, monitoring and reporting activities, while supporting RDS development and event response analysis for the Exposure Management Lead, underwriters, senior management and external stakeholders.
Role Responsibilities
- Aggregation and accumulation monitoring: monitor exposure concentrations by country, region, peril, line of business, policy, insured, location and other relevant dimensions against agreed appetite and escalation thresholds.
- Dashboard maintenance: maintain and enhance Exposure Management dashboards, ensuring MI is accurate, timely, user-friendly and aligned with reporting requirements.
- Data quality controls: perform regular data quality checks across exposure, policy and location data, including TIV, limits, line size, country coding, geocoding, inception/expiry, policy status, occupancy and construction fields.
- Data augmentation: support enrichment of exposure datasets through country standardisation, geocoding outputs, administrative region mapping, CRESTA/region allocation, peril flags and other exposure-risk attributes.
- Reporting production: prepare monthly and ad hoc exposure reports, including country aggregations, top exposures, line-of-business views, appetite monitoring, RDS outputs and modelled-loss summaries where relevant.
- RDS controls and reporting: support RDS scenario data capture, exposure roll-ups, control checks, reporting packs and documentation for realistic disaster scenario monitoring.
- Event response: support live and post-event analysis by identifying exposed policies/locations, estimating potential exposure or loss impact, producing event response reports.
- Process improvement: identify opportunities to streamline SQL views, Power BI datasets, Excel controls and recurring reporting processes to improve reliability and reduce manual intervention.
- Stakeholder engagement: work closely with underwriting, pricing, operations, claims, actuarial, finance and IT/data teams to resolve data issues and improve the quality of exposure capture.
- Governance support: maintain evidence of controls, reconciliations, data quality actions, reporting sign-offs and escalation decisions to support internal governance and external reviews.
Skills & Experience
Essential
- Recent graduate or early-career analyst with a degree, or equivalent, in data science, statistics, mathematics, actuarial science, economics, finance, computer science, geography, GIS, business analytics or another analytical discipline.
- Strong Excel and data-handling skills, with the ability to organise, clean, reconcile and analyse large datasets accurately.
- Exposure to SQL, Power BI, Python, R, Power Query, DAX or similar data/reporting tools, gained through university, projects, internships or work experience.
- Good numeracy and analytical judgement, with the ability to spot data anomalies, investigate differences and explain findings clearly.
- Structured approach to working with policy, location, exposure and reporting data, including field definitions, data checks and control evidence.
- Interest in insurance/reinsurance, portfolio monitoring, accumulation control, natural hazards or emerging-market risk.
- Clear written and verbal communication skills, including the ability to create concise dashboard commentary and reporting notes.
- Organised, reliable and detail-oriented, with the ability to manage repeatable monthly tasks, deadlines and follow-up actions.
Desirable
- Internship, placement, dissertation or project experience in data analytics, business intelligence, risk, insurance, finance, GIS or reporting.
- Familiarity with Power BI, Tableau or another dashboarding/data visualisation tool.
- Basic understanding of databases, joins, data cleaning, geocoding, coordinates or administrative region mapping.
- Exposure to coding or automation in Python, R, SQL, VBA or similar would be helpful, but is not required.
- Interest in event response, natural catastrophe/news monitoring and turning data into short management updates.
- #J-18808-Ljbffr
Exposure Aggregation Analyst datore di lavoro: Africa Specialty Risks
Africa Specialty Risks (ASR) è un datore di lavoro eccezionale, impegnato a promuovere lo sviluppo economico sostenibile attraverso un ambiente di lavoro collaborativo e innovativo. Offriamo opportunità di crescita professionale per i nostri dipendenti, supportando il loro sviluppo attraverso formazione continua e mentoring, mentre lavorano in un contesto dinamico che valorizza la diversità e l'inclusione. Con uffici situati nel cuore dell'Africa e una rete di distribuzione senza pari, ASR offre un'esperienza lavorativa unica, permettendo ai membri del team di contribuire attivamente a progetti significativi che hanno un impatto reale sulle comunità locali.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Africa Specialty Risks
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Exposure Aggregation Analyst
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Africa Specialty Risks
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Africa Specialty Risks! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Exposure Aggregation Analyst
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Africa Specialty Risks. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Africa Specialty Risks. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Africa Specialty Risks
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
