In sintesi
- Mansioni: Analizza dati per supportare team di prodotto e underwriting in un ambiente globale.
- Azienda: Allianz Direct, leader nel settore assicurativo con una cultura inclusiva.
- Benefit: Opportunità di crescita professionale e lavoro in un team collaborativo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con focus su risultati e collaborazione globale.
- Perché questo lavoro: Contribuisci a sviluppare soluzioni innovative e a monitorare le performance del portafoglio.
- Qualifiche: Esperienza in analisi dati e conoscenza di SQL e Python richieste.
La retribuzione prevista è compresa tra 64350 - 78650 € per anno.
Overview
In Allianz Direct, you will support the Product and Underwriting teams focused on motor and non-motor products.
You will collect and analyze data to support portfolio analysis, and contribute to the development and governance of underwriting and antifraud rules.
You will monitor KPIs, develop related reports, and identify solutions for immediate and future implementations, collaborating with Pricing.
This role blends analytical rigor with cross‑functional impact in a global, inclusive environment.
- Responsabilità
- Data collection and processing to support standard portfolio analysis
- Analysis and development of motor and non-motor insurance products
- Definition and management of underwriting and antifraud rules; development of reports
- Portfolio monitoring based on main KPIs
- Identify best solutions for immediate results and future implementations
- Support Pricing team to identify corrective measures
- Requisiti fondamentali
- Experience (2-4 years) in Insurance/Consulting or data analytics focus
- Master’s degree in IT, Mathematics, Physics, Statistics or equivalent
- Strong analytical, problem-solving, and communication skills
- Excellent knowledge of SQL and Python
- Proficient with MS Word, Excel and Power Point
- Team spirit, self-motivation, proactive result-driven, global collaboration
- Fluent in English
- team spirit
- self-motivation
- proactive
- SQL
- Python
- MS Word
Data Analyst for Product and Underwriting datore di lavoro: Allianz
Allianz è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo nel cuore della finanza. I dipendenti possono beneficiare di opportunità di crescita professionale attraverso progetti significativi che influenzano direttamente la governance dei prezzi e la gestione del rischio. Con un forte impegno per l'innovazione e il supporto alla formazione continua, Allianz promuove una cultura aziendale inclusiva e orientata ai risultati, rendendo ogni giorno un'opportunità per imparare e contribuire al successo collettivo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analyst for Product and Underwriting
✨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 Allianz
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Allianz! 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 Data Analyst for Product and Underwriting
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 Allianz. 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 Allianz. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Allianz
✨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.
