In sintesi
- Mansioni: Support data ingestion, cleansing, and transformation for advanced analytics.
- Azienda: Global, inclusive company that values collaboration and impact.
- Benefit: Competitive salary, flexible work environment, and opportunities for professional growth.
- Altre informazioni: Join a dynamic team focused on cutting-edge solutions in the insurance industry.
- Perché questo lavoro: Make a real impact by building innovative pricing and underwriting models with AI.
- Qualifiche: 4-7 years in data analysis, strong SQL and Python skills required.
La retribuzione prevista è compresa tra 108000 - 132000 € per anno.
Overview
In this role you will support data ingestion, cleansing, and transformation to enable robust analytics.
You will work with cross-functional teams to explore data, build pricing and underwriting models, and prototype AI applications that advance our insurance insights.
You will develop dashboards to monitor performance and support decision making, while pursuing innovative technical solutions.
This is a data- and AI-focused position in a global, inclusive company that values collaboration and impact.
- Responsabilità
- Support data ingestion, cleaning and transformation from multiple sources
- Perform data exploration and advanced analytics to identify patterns and insights
- Build and maintain dashboards and reporting solutions for performance monitoring
- Develop pricing and underwriting models
- Design and prototype AI applications
- Conduct R&D to find novel technical solutions
- Requisiti fondamentali
- 4-7 years of experience in Insurance/Consulting or data analysis roles
- Master's degree in Information Technology, Math, Physics, Statistics, or equivalent
- Excellent knowledge of SQL and Python
- Experience in developing statistical and machine learning models
- Proficiency with MS Word, Excel, and Power Point
- Strong analytical, problem-solving and communication skills
- Team spirit, self-motivation, proactive, result-driven, and able to interact in a global environment
- Fluent in English (written and spoken)
- teamwork
- problem-solving
- communication
- SQL
- Python
- statistical modeling
Data Scientist for Pricing & Underwriting datore di lavoro: Allianz
Lavorare come Data Scientist per Pricing & Underwriting in questa azienda globale e inclusiva offre un ambiente stimolante dove la collaborazione e l'impatto sono al centro della cultura lavorativa. I dipendenti beneficiano di opportunità di crescita professionale, accesso a tecnologie all'avanguardia e un forte supporto per l'innovazione, il tutto in un contesto che valorizza la diversità e il lavoro di squadra.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist for Pricing & 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 Scientist for Pricing & 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.
