Senior Data Analyst Insurance
Role details
Job location
Tech stack
Job description
- Analyse großer, vielfältiger Datensätze zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse, die Geschäftsentscheidungen in den Bereichen Kreditrisiko, Betrugsanalyse und Kundenverhalten unterstützen
- Konzeption, Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher statistischer Modelle und Machine-Learning-Lösungen für komplexe Kundenherausforderungen
- Vorantreiben von Pre-Sales-Aktivitäten: Bewertung von Kundenbedürfnissen, Entwicklung maßgeschneiderter Lösungskonzepte und Unterstützung von Proof-of-Concept-Projekten
- Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams - einschließlich Vertrieb, Produktentwicklung und Marketing -, um eine nahtlose Integration der Analysen in die Kundenlösungen sicherzustellen
- Vertiefung von Kundenbeziehungen, Identifikation neuer Geschäftsmöglichkeiten und Unterstützung von Initiativen zur Geschäftsentwicklung
About Experian
Experian ist ein globales Daten- und Technologieunternehmen, das Menschen und Unternehmen auf der ganzen Welt neue Möglichkeiten eröffnet. Mit unserer einzigartigen Kombination aus Daten, Analyse und Software helfen wir dabei, Kreditentscheidungspraktiken neu zu definieren, Betrug aufzudecken und zu verhindern, das Gesundheitswesen zu vereinfachen, Marketinglösungen zu entwickeln und tiefere Einblicke in den Automobilmarkt zu gewinnen. Außerdem unterstützen wir Millionen von Menschen dabei, ihre finanziellen Ziele zu erreichen und Zeit und Geld zu sparen.
Wir sind in einer Vielzahl von Märkten tätig, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Agrarwirtschaft, Versicherungen und viele weitere Branchen.
Wir investieren in Menschen und neue Technologien, um das Potenzial von Daten voll auszuschöpfen. Als FTSE-100-Index-Unternehmen, das an der Londoner Börse (EXPN) notiert ist, beschäftigen wir 22.500 Mitarbeiter in 32 Ländern. Unser Unternehmenssitz befindet sich in Dublin, Irland. Weitere Informationen finden Sie unter experianplc.com.
Requirements
- Hochschulabschluss in Mathematik, Statistik, Data Science, Informatik oder einem verwandten Bereich
- Mehrjährige praktische Erfahrung in den Bereichen Datenanalyse, Analytik oder Beratung, idealerweise mit Schwerpunkt auf Kreditrisiko, Betrugsanalytik oder Marketinganalytik
- Fundierte Kenntnisse der Anforderungen und analytischen Anwendungsfälle in einem Bereich der Versicherungsbranche
- Nachgewiesene Fachkenntnisse in statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Data Mining; Kenntnisse in Python oder ähnlichen Programmiersprachen und Pyspark
- Erfahrung mit cloudbasierten Daten- und Analyseplattformen sowie Datenvisualisierungstools ist von Vorteil
- Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse