In sintesi
- Mansioni: Progetta e implementa modelli predittivi per strategie di pricing innovative.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore assicurativo con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Fino a 65.000€ di stipendio, asilo nido, 25 giorni di ferie e assicurazione sanitaria.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con focus su apprendimento, collaborazione e diversità.
- Perché questo lavoro: Un'opportunità unica per influenzare le strategie di pricing in un contesto tecnologico avanzato.
- Qualifiche: Laurea STEM e esperienza in Data Science con competenze in Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 121500 - 148500 € per anno.
Overview
As a Data Scientist in the Pricing team, you design and deploy predictive technology to support pricing, renewal forecasts, and portfolio optimization.
You will work within a technology-driven environment to solve complex insurance problems and generate business value.
The role offers a flexible, hybrid setup with a focus on learning, collaboration, and DEI.
You will collaborate across teams to translate data insights into actionable pricing strategies.
This is a chance to shape pricing capabilities at scale in a supportive, innovative company.
- Retribuzione / Benefits
- Up to 65,000 salary
- workplace nursery scheme
- enhanced maternity package
- 25 days holiday (+ buy/sell 5 days)
- Pension, Private Medical and Dental Insurance, Life Assurance
- cycle to work
- Responsabilità
- Design and build predictive models for future claims, renewal probability, price demand, and portfolio value optimisation
- Implement new technologies to solve complex problems and drive team goals
- Collaborate with cross-functional teams to translate data insights into pricing strategies
- Work within an innovative, technology-driven environment to generate business value
- Requisiti fondamentali
- STEM degree in Data Science, Statistics, Mathematics, or Physics
- Experience as a Data Scientist with strong Python programming
- Strong SQL skills
- Experience with machine learning algorithms and industry best practices
- Strong problem-solving and analytical abilities
- Fluent in English; Spanish optional
- Excellent communication and collaboration skills
- communication
- collaboration
- problem solving
- Python
- SQL
- Machine Learning
Data Scientist Python SQL datore di lavoro: Client Server
L'azienda è un eccellente datore di lavoro per chi cerca un ruolo significativo come Data Scientist nel team Pricing. Offriamo un ambiente di lavoro flessibile e ibrido, con un forte focus su apprendimento, collaborazione e diversità, equità e inclusione. I nostri dipendenti beneficiano di un pacchetto retributivo competitivo, opportunità di crescita professionale e un'atmosfera innovativa che incoraggia la risoluzione di problemi complessi nel settore assicurativo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist Python SQL
✨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 Client Server
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Client Server! 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 Python SQL
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 Client Server. 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 Client Server. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Client Server
✨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.
